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k均值算法例题及答案
k均值
聚类
算法
是一种预测模型对吗
答:
k均值聚类算法是一种预测模型。k均值聚类法算法是一种预测模型。k均值聚类
算法k均值
聚类算法是一种用于解决聚类问题的经典算法,具有计算简单、快速的优点。聚类算法又叫做“无监督分类”,其目的是将数据划分成有意义或有用的组(或簇)。这种划分可以基于业务需求或建模需求来完成。
K
是正整数,1-根号
k
,2+5根号k,2根号k。a求三个数字的平
均值
、b求三个...
答:
你这里的数学
题目
是1-√
k
,2+5√k和2√k这三组数求平
均值
和这组数的大小。a.这三组数的平均值为:1+2√k
算法
如下:(1-√k+2+5√k+2√k)÷3=1+2√k b.这组数的大小为:2+5√k>2√k>1-√k 原因就是你这里说了k是正整数。以上即为本题的解决
答案
。
k均值算法
有什么含义?
答:
这里我用很好这个词来形容,实际上在真正处理的过程中是有一定的判别准则的。kmeans即
k均值算法
。k均值聚类是最著名的划分聚类算法,由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k,k由用户指定,k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。手肘法的...
K
-meansK-MEANS
算法
的工作原理及流程
答:
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(步骤2)。聚类中心则更新为该聚类内所有对象的
均值
,以反映新分配的数据特征。这个过程会持续进行,不断重新分配对象和更新聚类中心,直到所有聚类的中心不...
如何更加有效地选择的
k均值
聚类中的k
答:
K均值
聚类法分为如下几个步骤:一、初始化聚类中心 1、根据具体问题,凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心.2、用前C个样本作为初始聚类中心.3、将全部样本随机地分成C类,计算每类的样本均值,将样本均值作为初始聚类中心.二、初始聚类 1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类...
k均值
聚类迭代次数一般设置多少
答:
100次,基本不到就达到迭代终止条件了
如何使用
K
- MEANS
算法
对图像进行聚类?
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。
数据挖掘常用的分类
算法
根据是否有标签分为
答:
例如,在电子邮件过滤系统中,监督学习
算法
可以通过训练包含垃圾邮件和非垃圾邮件样本的数据集,来学习识别新邮件是否为垃圾邮件。无监督学习算法则在没有标签的情况下学习数据的内在结构和关系。它们通常用于发现数据中的模式、聚类或降维。常见的无监督学习分类算法包括
K均值
聚类、层次聚类、DBSCAN等。例如,...
编写递归
算法
,在二叉树中求位于先序序列中第
K
个位置的结点?
以及
用非递...
答:
typedef struct bitnode { char data;struct bitnode *father;struct bitnode *lchild, *rchild;}bitnode, *bitree;int fun(int
k
,bitnode *head){ int i=1,j=0;if(head->lchild!=null)j=fun(k,head->lchild);if(j+1==k)printf("%c",head->data);if(head->rchild!=null)i=fun(k,...
如何理解
k
近邻法?
答:
k
近邻
算法
中关键的要素是:k值的选取、邻居距离的度量和分类决策的制订。1.k值的选取:k近邻算法优点很明显,简单易用,可解释性强,但也有其不足之处。例如,“多数表决”会在类别分布偏斜时浮现缺陷。也就是说,k值的选取非常重要,出现频率较多的样本将会主导测试点的预测结果。2.邻居距离的度量:...
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