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kmeans算法每次运行的结果一样吗
如题所述
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推荐答案 推荐于2017-11-27
kmeans作为一个算法本身,输入和参数不变,输出也不会变
但是实际使用时为了保证较好的效果,一般时会加入一些随机性,比如最常用的是:
随机选择初始聚类中心,这样每次运行结果就不一样了
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kmeans每次
聚类
的结果
不
一样吗
答:
因为
K
-
mean的
初始化是需要随机的,要随机的确定K个点作为初始点。
关于MATLAB的
kmeans
聚类函数,为什么对于同一个矩阵作多次kmeans聚类,得 ...
答:
因为
K
-
mean的
初始化是需要随机的,要随机的确定K个点作为初始点。
同一组数据,运用
k
-
means算法
却出现不同
的结果
是怎么回事
答:
因为
每次
选择的参考点不同,
K
-
means算法
确保的是局部最优解,可能无法保证全局最优
Kmeans
聚类
算法
简介(有点枯燥)
答:
选择适当的初始质心是
基本kmeans算法的
关键步骤。常见的方法是随机的选取初始中心,但是这样簇的质量常常很差。处理选取初始质心问题
的一
种常用技术是:多次
运行
,
每次
使用一组不同的随机初始质心,然后选取具有最小SSE(误差的平方和)的簇集。这种策略简单,但是效果可能不好,这取决于数据集和寻找的簇的个数。 第二种有...
在
kmeans算法
中什么不变
答:
1
、在
K
-
means算法
中,聚类中心是不变的,每一步迭代中都是固定的。2、迭代开始时,聚类中心就已经确定,而在
每次
迭代结束时,聚类中心才会更新。
八:聚类
算法K
-
means
(20191223-29)
答:
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(分批处理)的方法对...
K
-
means的
基本信息
答:
K
-
means算法
是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
k
个初始类聚类中心点的选取对聚类
结果
具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个...
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