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kmeans应用案例
n维欧式距离公式有哪些
应用
领域?
答:
n维欧式距离公式是一种常用的距离度量方法,它可以用于各种机器学习算法中,如KNN、
K
-
means
、PCA等。在KNN算法中,欧式距离被用来计算测试样本与训练样本之间的距离,以确定最近邻居。在K-means算法中,欧式距离被用来计算数据点与聚类中心之间的距离,以确定数据点所属的聚类。此外,欧式距离还可以用于数据...
kmeans
聚类,所用的矩阵是怎么计算出来的~?
答:
matlab中
kmeans
聚类怎么计算到聚类中心的距离?聚类中心我已经得到了,K=400,是一个400*128列的矩阵,样本数据也有,从1.mat到11494.mat,现在我要实现样本离哪个距离近,那个特征列就+1。相关代码请大神指点一下!谢谢!class_distance=distance(desc,C); %distance是编写的计算距离的函数,[min_...
kmeans
小数点后面的数怎么处理
答:
在
k
-
means
聚类算法中,小数点后面的数通常并不是特别重要,因为距离度量是通过欧几里得距离或曼哈顿距离等方式计算的,这些距离的计算并不考虑小数点后面的数。在实际
应用
中,一般没有必要对小数点后面的数进行特殊的处理。在进行聚类之前,只需要确保数据的规范化(即所有特征数据都在相同的标度上)即可...
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...
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...
kmeans
是分类算法吗
答:
不是。
K
-
means
是一种聚类算法,而不是分类算法。K-means算法将数据点集分成若干个相似的组或“簇”,使得每个数据点都属于一个簇,并计算每个簇的中心点作为该簇的代表。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...
如何用
k
-
means
算法来分析超市顾客中数据?
答:
上学期考试的时候总结的,有什么不懂的可以继续追问的哦 其实很简单的
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...
kmeans
||最先在哪篇论文中出现
答:
Scalable
KMeans
++,这篇里面详述了
kmeans
||的聚类中心选择规则。
K
-
means
的介绍
答:
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。算法采用误差平方和准则函数作为聚类...
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