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k均值算法例题及答案
k均值
聚类
算法
存在哪些困难和局限
答:
1、初始化选取各簇中心时,是随机的,影响聚类结果。canopy
算法
可以改进这点。2、聚类结果是圆形状,对条状和线状支持不好 3、要事先指定K值
简述c
均值算法
的算法流程,影响c算法的主要因素是什么,如何改进?_百度知...
答:
1. 选择
K
个初始聚类中心点,可以随机选择或根据实际需求选择。2. 将所有数据点分配到距离它们最近的聚类中心点所在的簇中。3. 重新计算每个簇的中心点。4. 重复步骤2和3,直到簇中心点不再变化或达到最大迭代次数。C
均值算法
的主要影响因素包括:1. 初始聚类中心点的选择:不同的初始聚类中心点会...
如何正确选择聚类
算法
?
答:
根据我的经验,由于简单易操作,基于质心的聚类(Centroid-based)是最常出现的模型。 该模型旨在将数据集的每个对象划分为特定的类别。 簇数(k)是随机选择的,这可能是该方法的最大问题。 由于与k最近邻居(kNN)相似,该
k均值算法
在机器学习中特别受欢迎。计算过程包括多个步骤。首先,输入数据集的...
如何证明
k均值
聚类
算法
不会使目标函数增大
答:
1、初始化选取各簇中心时,是随机的,影响聚类结果。canopy
算法
可以改进这点。 2、聚类结果是圆形状,对条状和线状支持不好 3、要事先指定K值
python代码如何应用系统聚类和
K
-means聚类法进行聚类分析? 然后选择变量...
答:
-Means聚类
算法
k
-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。随机选择k个点作为初始的聚类中心。对于剩下的点,根据其与聚类中心的距离,将其归入最近的簇。对每个簇,计算所有点的
均值
作为新的聚类中心。重复2,3直到聚类中心不再发生改变 Figure 1 ...
OpenCV
K均值
处理人脸图像时的问题
答:
我觉得可以。
K
means
算法
应用比较广泛,不过你需要把像素值转换成它需要的参数。
什么是H-
K算法
?
答:
.其实H
K算法
思想很朴实,就是在最小均方误差准则下求得权矢量。他相对于感知器算法的优点在于,他适用于线性可分和非线性可分得情况,对于线性可分的情况,给出最优权矢量,对于非线性可分得情况,能够判别出来,以退出迭代过程。2.在程序编制过程中,我所受的最大困扰是:关于收敛条件的判决。对于...
分类和聚类的区别及各自的常见
算法
答:
分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类
算法
的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法。而
K均值
(K-mensclustering)聚类则是最典型...
K均值
聚类
算法
的什么是聚类
答:
聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类技术经常被称为无监督学习。
k
means聚类
算法
公式
答:
在多维空间中,这个公式可以扩展到处理任意数量的维度。通过计算每个数据点与各个质心之间的距离,
算法
能够确定每个数据点的归属簇。其次,质心的更新是
K
-means算法中的另一个关键环节。在每个迭代步骤中,一旦数据点被重新分配到各个簇中,质心也需要相应地更新。新的质心位置是其所在簇中所有数据点的
均值
...
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