77问答网
所有问题
当前搜索:
kmeans算法简单例题讲解
K
-
Means
聚类
算法
答:
1、原理比较
简单
,实现也是很容易,收敛速度快。2、当结果簇是密集的,而簇与簇之间区别明显时, 它的效果较好。3、主要需要调参的参数仅仅是簇数
k
。缺点:1、K值需要预先给定,很多情况下K值的估计是非常困难的。2、
K
-
Means算法
对初始选取的质心点是敏感的,不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同 ...
K-
meansK
-
MEANS算法
的工作原理及流程
答:
K
-
means算法
是一种常用的聚类方法,它以聚类个数
k
和包含n个数据对象的数据库作为输入,目标是输出满足方差最小标准的k个聚类。其工作流程分为几个步骤:首先,从这n个数据对象中随机选取k个作为初始聚类中心(步骤1)。接着,对于每个数据对象,通过计算其与初始聚类中心的距离,将其归入距离最近的聚类...
什么是C均值(
K
-
means
)
算法
?
答:
1. 初始聚类中心点的选择:不同的初始聚类中心点会导致最终的聚类结果不同。2. 距离度量方法的选择:不同的距离度量方法会导致不同的聚类效果。3. 簇个数的选择:簇个数的选择会影响聚类结果的质量。为了改进C均值
算法
的聚类效果,可以采取以下方法:1. 选择更好的初始聚类中心点:可以采用
K
-
means
++...
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...
k
-
means
聚类
算法
怎么提取图像特征
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...
k
-
means算法
中k的含义是什么?
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...
K
-
means
的基本信息
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影响,因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个...
kmeans
的k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...
急求:
k
-
Means
聚类
算法
实现
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...
K
均值聚类分析的原理
答:
J.B.MacQueen在1967年提出的
K
-
means算法
是到目前为止用于科学和工业应用的诸多聚类算法中一种极有影响的技术。它是聚类方法中一个基本的划分方法,常常采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数,误差平方和准则函数定义为 多点地质统计学原理、方法及应用 式中:mi(i=1,2,…,
k
)是类i中数据对象的均值,...
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜