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Kmeans聚类算法的聚类数目可能小于K吗
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推荐答案 2016-01-27
是否可能取决于你的算法是如何实现的。建议你看看weka和matlab的km算法实现。聚类数小于k的原因是聚类过程中出现空簇,如果没有特殊的处理,这个问题是无法在后续的循环中自行解决的。weka的实现是允许输出聚类数小于k的,出现空簇就直接将空簇删除;而matlab的km有一个参数用于解决聚类数小于k的问题,例如直接选择最远离聚类中心的点作为一个新的簇。
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Kmeans聚类算法的聚类数目可能小于K吗
答:
聚类数小于k
的原因是聚类过程中出现空簇,如果没有特殊的处理,这个问题是无法在后续的循环中自行解决的。weka的实现是允许输出聚类数小于k的,出现空簇就直接将空簇删除;而matlab的km有一个参数用于解决聚类数小于k的问题,例如直接选择最远离聚类中心的点作为一个新的簇。
K-
meansK
均值
聚类
存在的问题
答:
通常情况下,K值远
小于
N(即簇
的数量
远小于数据点总数),而迭代次数也相对较小,这使得K-means在实际应用中具有较高的效率。然而,K-
means算法
也存在一些局限性。首先,它依赖于预先设定的K值,若该值选择不当,可能导致
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可能
无法捕捉到...
Kmeans聚类算法
简介(有点枯燥)
答:
k
是
算法
计算出的超参数,表示类
的数量
;
Kmeans
可以自动分配样本到不同的类,但是不能决定究竟要分几个类。k必须是一个比训练集样本数小的正整数。有时,类的数量是由问题内容指定的。例如,一个鞋厂有三种新款式,它想知道每种新款式都有哪些潜在客户,于是它调研客户,然后从数据里找出三类。也有一些问题没有指定
聚
...
八:
聚类算法K
-
means
(20191223-29)
答:
当簇
小于数目k
时 对于每一个簇 计算总误差 在给定的簇上进行
K
-均值
聚类
,k值为2 计算将该簇划分成两个簇后总误差 选择是的误差最小的那个簇进行划分 在原始的K-
means算法
中,每一次的划分所有的样本都要参与运算,如果数据量非常大的话,这个时间是非常高的,因此有了一种分批处理的改进算法。 使用Mini Batch(...
kmeans
中的k的含义
答:
kmeans
即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分
聚类算法
,由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。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数据分入k个聚类中。手肘法的核心思想是:随着聚类数k的增大,样本划分会更加精细,每个簇的聚合程度会...
kmeans聚类算法
优缺点
答:
k
-平均
算法
是解决
聚类
问题的一种经典算法,算法简单、快速。对处理大数据集,该算法是相对可伸缩的和高效率的,因为它的复杂度大约是O(nkt) O(nkt)O(nkt),其中n是所有对象
的数目
,k是簇的数目,t是迭代的次数。通常k<<n。这个算法经常以局部最优结束。算法尝试找出使平方误差函数值最小的k个划分...
K
-
Means 聚类算法
答:
相反,绘制了作为
K
到质心的平均距离的函数,并且可以使用减小率急剧变化的“拐点”来粗略地确定 K 。 DBI(Davies-Bouldin Index) DBI 是一种评估度量
的聚类算法的
指标,通常用于评估 K-
means
算法中
k
的取值。简单的理解就是:DBI 是聚类内的距离与聚类外的距离的比值。所以,DBI 的数值越小,表示分散程度越...
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