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kmeans算法简单例题讲解
如何编写求
K
-均值聚类
算法
的Matlab程序?
答:
在聚类分析中,
K
-均值聚类
算法
(
k
-
means
algorithm)是无监督分类中的一种基本方法,其也称为C-均值算法,其基本思想是: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。假设要把样本集分为c个类别,算法如下:(1)适当选择c个类的初始中心;(2)在第k次迭代中,对任意一个...
k
-
means算法
中为什么要计算样本点的平均距离
答:
一,
K
-Means聚类算法原理
k
-
means 算法
接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对 象”(引力中心)来进行计算的.K-
means算法
是最为经典...
kmeans
中k是什么意思?
答:
kmeans
中的k的含义:聚类的个数。K-
means算法
是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小...
kmeans
聚类
算法
答:
算法
的步骤包括初始化
K
个聚类中心,计算每个对象与这些聚类中心的距离,将对象分配到距离最近的聚类中心所对应的簇中,然后根据已分配的对象重新计算各簇的聚类中心。这个过程不断迭代,直到满足某个终止条件为止,比如簇中心不再发生变化,对象不再重新分配等。K均值聚类算法的优点在于
简单
易实现,并且对大...
kmeans
中的k的含义是什么?
答:
kmeans
中的k的含义:聚类的个数。K-
means算法
是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小...
在
K
-
means算法
中,怎样使用余弦相似性作为距离度量?
答:
在
K
-
means算法
中,我们通常使用欧氏距离作为距离度量。然而,有时候欧氏距离可能不是最佳的距离度量方法,因为它假设所有的特征都是等价的,即它们对聚类结果的贡献是相同的。但在实际应用中,这个假设往往不成立,因为不同的特征可能具有不同的重要性。在这种情况下,我们可以使用余弦相似性作为距离度量。
基于
K
-
means
聚类
算法
的图像分割
答:
实际上,无论是从算法思想,还是具体实现上,
K
-
means算法
是一种很
简单
的算法。它属于 无监督分类 ,通过按照 一定的方式度量 样本之间的相似度,通过迭代更新聚类中心,当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时,则就样本分为不同的类别。根据聚类中心,将所有样本点分为最相似的类别。这需要一个有效的...
k
-
means
聚类
算法
一定要指定聚类个数吗
答:
一,
K
-Means聚类算法原理
k
-
means 算法
接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对 象”(引力中心)来进行计算的.K-
means算法
是最为经典...
根据变量属性选择聚类
算法
(
K
-
means
,Kmodes,K-prototype
答:
将相似的样本划分为一类,分析各类间的差异。样本的属性有定性和定量两种:对于数据集,给定一个分类数
K
,划分法将数据集划分为K个组,每一个分组就代表一个分类。大部分划分方法是基于距离的,以K-
means算法
为例,其大致原理是:1.首先确定分类的数量K 2. 从数据集中随机的选择K个样本点作为初始类...
k
-
means算法
数据需标准化吗
答:
回答:一,
K
-Means聚类算法原理
k
-
means 算法
接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对 象”(引力中心)来进行计算的. K-
means算法
是最为经...
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