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k-means算法是属于聚类中的基于层次的方法么
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第1个回答 2017-10-31
K-means 算法属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法,它是一种已知聚类类别数的聚类算法。指定类别数为K,对样本集合进行聚类,聚类的结果由K 个聚类中心来表达,基于给定的聚类目标函数(或者说是聚类效果判别准则),算法采用迭代更新的方法,每一次迭代过程都是向目标函数值减小的方向进行,最终的聚类结果使目标函数值取得极小值,达到较优的聚类效果。使用平均误差准则函数E作为聚类结果好坏的衡量标准之一,保证了算法运行结果的可靠性和有效性。
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聚类
分析的分类及其典型
算法
答:
聚类分析的分类主要包括基于划分的聚类、
基于层次的聚类
、基于密度的聚类等。其典型算法有K-means、
层次聚类
算法(如AGNES和DIVANA)以及DBSCAN等。首先,基于划分的聚类是将数据集划分为几个不相交的子集,每个子集即为一个簇。K-means算法就是此类
聚类的
代表。在
K-means算法中
,需要预先设定簇的数量K,...
5.2.2
K-Mean聚类算法
答:
K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法
,在最小化误差函数的基础上将数据换分为预定的类数K,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。 算法过程 连续属性 要先对各个属性值进行 零 - 均值规范,再进行距离计算。在K-Means中聚类算法中,一般需要度量...
空间
聚类算法
简述
答:
空间数据聚类算法主要包括四大类:(1)给予划分的聚类;(2)
基于层次的聚类
;(3)基于密度的聚类;(4)基于网格的聚类。时空数据
聚类算法是
空间数据
聚类算法的
验身,它将时许维度纳入聚类计算中。1.1基于划分的空间聚类算法
k-means算法
:用户定义k个簇的质心位置——将每个数据点聚合到与之最近的...
聚类算法
有哪些
答:
聚类算法有以下几种:一、
层次聚类算法
这是一种通过将数据对象不断聚合成层次关系
的方法
。在算法运行过程中,基于相似度将最接近的对象进行合并,形成一个新的簇,并继续寻找下一个最接近的对象进行合并,直到满足某种终止条件。这种算法适用于大规模数据集,但计算成本较高。二、划分聚类算法 划分聚类...
典型的
聚类算法
有哪些,并简述
K-means算法的
原理及不足?
答:
典型的
聚类算法
有:
K-means算法
:将n个数据点分成k个簇,每个数据点属于距其最近的簇,簇的中心点通过所有点的均值计算得到。
层次聚类
算法:通过不断合并或分裂簇来建立聚类树,包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种
方法
。密度聚类算法:通过给定密度阈值来确定簇,相对稠密的区域被视为簇的中心点,较稀疏...
聚类
分析定义
答:
层次聚类
通常需要预先知道类别数,且允许人为指定初始位置,适合处理样本量较大的数据。
K-means方法
是非
层次的
,其过程包括初始化凝聚点、迭代调整类别中心和合并分类,直到收敛。这种方法假设变量间独立且分类变量服从多项分布,连续变量正态分布。与之相对的是判别分析(Discriminant Analysis,DA),它在已知...
聚类算法
有哪些
答:
聚类算法
有:划分法、
层次
法、密度算法、图论聚类法、网格算法、模型算法。1、划分法 划分法(partitioning methods),给定一个有N个元组或者纪录的数据集,分裂法将构造K个分组,每一个分组就代表一个聚类,K<N。使用这个基本思想的算法有:
K-MEANS算法
、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法。2、层次法 层次法(...
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