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kmeans算法简单例题讲解
K
-
MEANS算法
的终止条件
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。
kmeans
是什么意思
答:
kmeans的意思:是一种
简单
的聚类方法,一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。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...
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...
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
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。
kmeans
聚类
算法
优缺点
答:
优缺点如下:1、优点
k
-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法,
算法简单
、快速。对处理大数据集,该算法是相对可伸缩的和高效率的,因为它的复杂度大约是O(nkt) O(nkt)O(nkt),其中n是所有对象的数目,k是簇的数目,t是迭代的次数。通常k<<n。这个算法经常以局部最优结束。算法尝试找出使平方...
kmeans
聚类后怎么看每一类的范围
答:
1、
K
-
means算法
确定了每个聚类的中心点,可以获取这些中心点的坐标,代表了每个聚类的平均值,通过观察这些中心点的数值,可以对每个聚类的范围有一定的了解。2、查看每个聚类的样本:可以检查每个聚类中包含的样本数据,找出每个聚类中的一些特征样本,并观察其数值范围,这可以理解每个聚类的数据范围。
K
-
MEANS算法
的终止条件
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。
k
-
means
分析法问卷该怎么写
答:
例如针对大学生因性格、生活习惯不同而被室友孤立的问题,提出
K
-
means算法
的寝室分配方法。1、用调查问卷对学生的性格和生活习惯进行收集。2、根据同性别数据的相似性,使用K-means算法划分,并得到最为合适的边界条件。3、基于选定的条件来进行寝室分配。通过这种方式,寝室相处会更加和谐。
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...
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