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kmeans是分类算法吗
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第1个回答 2024-03-22
不是。K-means是一种聚类算法,而不是分类算法。K-means算法将数据点集分成若干个相似的组或“簇”,使得每个数据点都属于一个簇,并计算每个簇的中心点作为该簇的代表。这个过程是一种无监督学习,因为它不需要标签或已知分类来工作。虽然K-means在某些应用中可以间接用于分类,例如通过聚类找到数据中的模式,但它本质上是一个聚类方法,而不是一个监督学习方法,后者使用标记数据来训练模型以进行分类。
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kmeans是分类算法吗
答:
不是
。K-means是一种聚类算法,而不是分类算法。K-means算法将数据点集分成若干个相似的组或“簇”,使得每个数据点都属于一个簇,并计算每个簇的中心点作为该簇的代表。这个过程是一种无监督学习,因为它不需要标签或已知分类来工作。虽然K-means在某些应用中可以间接用于分类,例如通过聚类找到数据中...
knn和
kmeans
的区别
答:
knn属于监督学习,类别是已知的,通过对已知分类的数据进行训练和学习,找到这些不同类的特征,再对未分类的数据进行分类。
kmeans属于非监督学习
,事先不知道数据会分为几类,通过聚类分析将数据聚合成几个群体。knn和kmeans的区别 1.KNN算法是分类算法,分类算法肯定是需要有学习语料,然后通过学习语料的学...
基于
K
-
means
聚类
算法
的图像分割
答:
实际上,无论是从算法思想,还是具体实现上,K-means算法是一种很简单的算法。
它属于 无监督分类
,通过按照 一定的方式度量 样本之间的相似度,通过迭代更新聚类中心,当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时,则就样本分为不同的类别。根据聚类中心,将所有样本点分为最相似的类别。这需要一个有效的...
kmeans是
什么意思
答:
kmeans的意思:是一种简单的聚类方法
,一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。Kmeans聚类算法是一种常用的聚类方法。Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程,把类的中心点,也称重心(centroids),移动到其包含成员的平均位置,然后重新划分其内部成员。k...
knn和
kmeans
的区别与联系
答:
K-
means是
一种基于距离的聚类算法,它通过迭代优化,将数据划分为K个聚类,每个聚类内的数据点尽可能接近。它的目标是找到K个聚类的中心点。而KNN则是基于距离的
分类算法
,它通过计算待分类项与数据集中每个项的距离,然后根据距离最近的K个数据点的分布,进行分类。KNN的优点在于其对异常值和噪声有较好...
LR+SVM+BP+
KMeans
+哪一个属于无监督学习
算法
?
答:
Kmeans是
聚类算法,属于无监督学习。其它几个
算法都是分类
或回归算法,属于有监督学习。
kmeans
的k是什么?
答:
kmeans
中的k的含义:聚类的个数。K-
means算法是
硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优
分类
,使得评价指标J最小...
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