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kmeans算法简单例题讲解
简述
K
-
means算法
的基本过程及其不足。《数据挖掘》作业题追分100_百 ...
答:
3、 重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象)4、循环步骤2和3,直到每个聚类不再发生变化为止 缺点:1、聚类个数
K
需要自己决定,因此在不知道具体有多少类时需要从2开始多次尝试,选择最好的 2、当
k
确定时,聚类效果和初始中心选择有关,所以
算法
很不稳定 3、算法在维数较多时,由于需要多次迭代...
kmeans
中的k的含义
答:
kmeans
中的k的含义如下:k-means,k指类别个数,means平均的意思,类别和平均,这两个词基本上阐述了k-means聚类
算法
的中心思想,用一种取平均值的方法来把数据点分为k类,取平均值的方法指的是通过计算同一类数据点的中心,不断地寻找i数据点中心,直到所有的数据点都很好的被分到相应的类别中。这里我...
哪些因素影响
k
-
means算法
聚类性能
答:
K
-
means算法
是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
k
个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的 公式 影响,因为在该算法第一步中是随机的选取任意...
K
-
MEANS算法
的终止条件可以是哪些?
答:
K
-
MEANS算法
的终止条件可以是以下任何一个:1、没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类。2、没有(或最小数目)聚类中心再发生变化。3、误差平方和局部最小。伪代码 选择
k
个点作为初始质心。repeat 将每个点指派到最近的质心,形成k个簇,重新计算每个簇的质心,until,质心不发生变化。
对比传统
K
-
Means
等聚类
算法
,LDA主题模型在文本聚类上有何优缺点_百度知...
答:
K
-
MEANS算法
:
k
-
means算法
接受输入量k;然后将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算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象...
K
-
MEANS算法
的终止条件是什么?
答:
K
-
MEANS算法
的终止条件可以是以下任何一个:1、没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类。2、没有(或最小数目)聚类中心再发生变化。3、误差平方和局部最小。伪代码 选择
k
个点作为初始质心。repeat 将每个点指派到最近的质心,形成k个簇,重新计算每个簇的质心,until,质心不发生变化。
模糊
k
-
means算法
的模糊因子是怎么回事?
答:
模糊
kmeans算法
是kmeans聚类模糊形式。与kmeans算法排他性聚类不同,模糊kmeans尝试从数据集中生成有重叠的簇。在研究领域,这也叫做模糊c-means算法,可以把模糊kmeans看作kmeans算法的扩展。kmeans致力于寻找硬簇(一个数据集点只属于某一个簇)。在一个软聚类算法中,任何点都属于不止一个簇,而且...
kmeans
薪资预测原理
答:
数据集划分为k个簇,使得每个数据点都属于最近的簇,并且簇的中心是所有数据点的平均值。根据查询数据猿官网得知,
Kmeans算法
是无监督学习算法,不需要训练集和标签,是迭代优化来寻找数据的聚类中心。因此,在薪资预测中,Kmeans算法可以用来发现薪资数据的潜在结构和模式,为企业的薪资决策提供参考。
模式识别“
k
-
means
”C语言程序,就是关于坐标点的划分问题,C语言高手请...
答:
写了一个,参考一下,有什么问题请说。include<stdio.h> include<math.h> int x[15][3]={{3,1,0},{3,2,0},{2,2,0},{3,3,0},{2,3,0},{8,8,0},{8,9,0},{9,8,0},{9,7,0},{9,9,0},{16,5,0},{16,4,0},{15,5,0},{15,6,0},{16,6,0}};double ...
k
-
means
for循环的目的
答:
在这个过程中,for循环可以遍历每个点,计算其到每个簇中心的距离,并选择距离最近的簇中心作为其所属的簇。2、更新簇中心:在第一次分配完所有数据点之后,
K
-
means算法
需要重新计算每个簇的中心,以便更好地划分数据集。因此,在for循环的帮助下,可以遍历每个簇中的数据点,计算它们的平均值,并将该...
棣栭〉
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