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k均值算法例题及答案
系统聚类法与
k均值
聚类法有什么区别?
答:
k均值法随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。3、所属类别不同。系统聚类法属于分层聚类法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法,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...
K均值
聚类法和系统聚类法有什么不同?
答:
两者区别如下:一、指代不同 1、
K均值
聚类法:是一种迭代求解的聚类分析
算法
。2、系统聚类法:又叫分层聚类法,聚类分析的一种方法。二、步骤不同 1、K均值聚类法:步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。2、...
k均值
聚类
算法
、c均值聚类算法、模糊的c均值聚类算法的区别是什么?_百 ...
答:
模糊的c均值聚类
算法
:--- 一种模糊聚类算法,是
k均值
聚类算法的推广形式,隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数,提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则;这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分,即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解,都有可能收敛到局部极值,模糊...
系统聚类法与
K均值
聚类法有什么异同?
答:
或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。2、系统聚类法:是以距离为相似统计量时,确定新类与其他各类之间距离的方法,如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、群平均法、离差平方和法、欧氏距离等。参考资料来源:百度百科-系统聚类法 参考资料来源:百度百科-
K均值
聚类
算法
...
系统聚类法、
K均值
聚类法有什么区别?
答:
或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。2、系统聚类法:是以距离为相似统计量时,确定新类与其他各类之间距离的方法,如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、群平均法、离差平方和法、欧氏距离等。参考资料来源:百度百科-系统聚类法 参考资料来源:百度百科-
K均值
聚类
算法
...
k均值
聚类法的劣势
答:
k均值
聚类法的劣势主要在于对初始质心敏感、难以确定合适的簇数量、对非球形簇或不同大小、密度的簇处理不佳,以及容易受到噪声和离群点的影响。首先,k均值聚类法对初始质心的选择非常敏感。这意味着,如果初始质心选择不当,
算法
可能会收敛到局部最优解,而非全局最优解。这可能导致聚类结果不稳定,...
k均值
聚类
算法
的基本思想包括
答:
一种迭代求解的聚类分析
算法
。其步骤是,预将数据分为
K
组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这...
k均值
聚类法适用于均为连续型的变量对吗
答:
则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,
K均值
聚类适用于连续型变量,
算法
快速、简单,对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的,并且通常要求已知的类别数。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。
k
means
算法
流程中,什么不变
答:
kmeans
算法
流程中,k值不变。K-Means算法是一种循环迭代式的算法,初始化随机选择K个点,作为初始点的中心,每个点作为一个grou,kmeans算法中不变的是k值,实际中K值的选定是非常困难的。
k均值
聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心...
聚类分析测度相似性的方法有哪些
答:
聚类效果的好坏依赖于两个因素:1.衡量距离的方法(distance measurement) 2.聚类算法(algorithm)聚类分析常见算法
K
-均值聚类也称为快速聚类法,在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据K-
均值算法
对孤立点的敏感性,K-中心点算法不采用簇中对象的平均值...
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