在描述k均值聚类的操作步骤中出现错误的一项为

Question

如题所述

Answer 1

错误的一项为：在k均值聚类中，我们随机选择数据集中的k个点作为初始质心，然后固定这些质心，将数据集中的每个点分配给最近的质心。

这个描述中的错误在于“固定这些质心”。实际上，在k均值聚类中，初始质心被选择后并不是固定的，而是会进行迭代更新。以下是k均值聚类的正确操作步骤：

1. 选择初始质心：首先，从数据集中随机选择k个点作为初始质心。这些质心是聚类的中心点，用于代表各个聚类。

2. 分配数据点到最近的质心：接下来，遍历数据集中的每个点，将其分配给最近的质心。这一步通常通过计算数据点与各个质心之间的距离（如欧氏距离）来完成。

3. 更新质心位置：在分配完所有数据点后，重新计算每个聚类的质心。新的质心是其对应聚类中所有数据点的平均值（对于连续型数据）或最频繁出现的值（对于离散型数据）。

4. 迭代优化：重复步骤2和3，直到质心的位置不再发生显著变化，或者达到预设的迭代次数。

例如，考虑一个简单的二维数据集，其中包含100个点。如果我们选择k=3，那么首先会随机选择3个点作为初始质心。然后，每个数据点会被分配给最近的质心，形成三个聚类。接着，重新计算每个聚类的质心，可能是通过计算每个聚类中所有点的坐标平均值。这个过程会不断重复，直到聚类的结果趋于稳定。

因此，正确的描述应该是：在k均值聚类中，我们随机选择数据集中的k个点作为初始质心，然后迭代地将数据集中的每个点分配给最近的质心，并在每次分配后更新质心的位置，直到达到收敛条件。