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如何证明k均值聚类算法不会使目标函数增大
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推荐答案 2015-07-27
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
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分析之
K均值
答:
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K
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算法
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聚类
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原理
答:
算法
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聚类
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聚类
效果不佳。此外,对于数据分布不均匀或存在噪声的情况,
K
-
means
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算法
对初始聚类中心的选择非常敏感,不同的初始中心可能导致不同的聚类结果。因此,在使用K-means时,需要对数据特性有深入理解,并可能需要尝试不...
k均值聚类算法
答:
探索深度:
K均值聚类算法
的奥秘 K均值聚类,这个看似简单的数据科学工具,实则蕴含着强大的数据挖掘能力。它是一种基于硬划分的聚类方法,旨在将数据样本划分为k个紧密且互不重叠的类别,每个样本的选择
目标
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关于
K均值聚类
分析,可以进行多维分析吗?
怎么
判断其有效性。还有K值的...
答:
1、
k均值聚类
的数据的维数是没有限制的,可以是一维的标量,也可以是多维的向量,只要数据是数值形式的就可以了。2、你说的有效性有些模糊,是聚类结果的好坏么?如果是的话,可以通过判断迭代收敛后的
目标函数
值,函数值越小说明效果越好。这是因为k均值容易陷入局部极值得到次优解,对于不同的初始化...
K均值聚类算法
是
如何
收敛的?
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。
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若干问题
答:
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K
没有所谓最好的选择聚类数的方法,通常是需要根据不同的问题,人工进行选择的。选择的时候思考我们运用 K-
均值算法聚类
的动机是什么,然后选择能最好服务于该目的标聚类数。当人们在讨论,选择聚类数目的方法时,有一个可能会谈及的方法叫作“肘部法则”。 关于“肘部法则...
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