77问答网
所有问题
当前搜索:
kmeans是分类还是回归
kmeans是分类
算法吗
答:
kmeans不是分类算法
,是一种无监督学习的聚类算法,kmeans算法的核心目的是将数据划分为不同的组或“簇”,这些组是基于数据点之间的相似性来形成的,而不是用于将数据点归类为预先定义的类别。kmeans算法通过计算数据点之间的距离并将它们分配到最近的聚类中心来工作,然后重新计算每个聚类的中心,直到达...
kmeans是分类
算法吗
答:
这个过程是一种无监督学习,因为它不需要标签或已知
分类
来工作。虽然
K
-
means
在某些应用中可以间接用于分类,例如通过聚类找到数据中的模式,但它本质上是一个聚类方法,而不是一个监督学习方法,后者使用标记数据来训练模型以进行分类。
kmeans
聚类算法是什么?
答:
K
-
means
算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空间中
k
个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。聚类属于无监督学习,以往的
回归
、朴素贝叶斯、SVM等都是有
类别
标签y的,也...
LR+SVM+BP+
KMeans
+哪一个属于无监督学习算法?
答:
Kmeans是聚类算法
,属于无监督学习。其它几个算法都是分类或回归算法,属于有监督学习。
kmeans是
什么意思
答:
Kmeans聚类算法是一种常用的聚类方法
。Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程,把类的中心点,也称重心(centroids),移动到其包含成员的平均位置,然后重新划分其内部成员。k是算法计算出的超参数,表示类的数量;Kmeans可以自动分配样本到不同的类,但是不能决定究竟要分几个类。k必须是一个比训练集...
聚类分析:
k
-
means和
层次聚类
答:
有人不理解
分类 和
聚类 的差别,其实这个很简单:分类是一个已知具体有几种情况的变量,预测它到底是哪种情况;聚类则是尽量把类似的样本聚在一起,不同的样本分开。举个例子,一个人你判断他是男是女这
是分类
,让男人站一排女人站一排这是聚类。聚类分析算法很多,比较经典的有
k
-
means
和 ...
knn
和kmeans
的区别
答:
knn属于监督学习,类别是已知的,通过对已知分类的数据进行训练和学习,找到这些不同类的特征,再对未分类的数据进行分类。kmeans属于非监督学习,事先不知道数据会分为几类,通过聚类分析将数据聚合成几个群体。knn
和kmeans
的区别 1.KNN算法
是分类
算法,分类算法肯定是需要有学习语料,然后通过学习语料的...
聚类(
K
-
means
、K-均值)算法的基础、原理、Python实现和应用
答:
1. K-
means
基础:洞察聚类与分类 K-means作为一种聚类算法,与
分类和
划分算法有着紧密的联系。它的目标是将数据划分
为K
个互不相交的组(或簇),每个簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的差异明显。它并非有监督的分类,而是基于数据本身的内在结构进行无监督的划分。2. K-means的智慧:步骤...
knn
和kmeans
的区别与联系
答:
两者的联系在于它们都是基于距离的算法,都试图通过距离来描述数据间的关系。但它们的应用场景
和
目标有所不同,
K
-
means
主要用于聚类,而KNN主要用于
分类
。在实际应用中,需要根据数据的特性和需求选择合适的算法。例如,如果数据分布较均匀且数据量较大,K-means可能是一个更好的选择;而如果数据分布不均匀...
八:聚类算法
K
-
means
(20191223-29)
答:
初学者会很容易就把
K
-
Means和
KNN搞混,其实两者的差别
还是
很大的。 K-
Means是
无监督学习的聚类算法,没有样本输出;而KNN是监督学习的
分类
算法,有对应的
类别
输出。KNN基本不需要训练,对测试集里面的点,只需要找到在训练集中最近的
k
个点,用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别。而K-Means则有明显的训练过程,找...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
KNN和Kmeans
k近邻和kmeans
WKNN算法和KNN算法
层次聚类是有监督还是无监督
分类与回归
kmeans是分类算法吗
knn和kmeans的区别与联系
kmeans是监督还是非监督
knn是聚类还是分类