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k-means适用于什么数据分布
如题所述
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推荐答案 2016-08-13
一,K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较校聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对 象”。
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k-means的
k值该如何确定?
答:
然而,需要强调的是,
k-means算法适用于数值型数据
,对于类别型数据,如性别,更适合使用k-mode方法。因此,在实际应用中,选择合适的k值不仅关乎聚类的性能,还取决于数据的特性和分析目标。总的来说,通过肘部方法寻找k值的过程,是数据科学家在探索数据内在结构和寻找最优划分时不可或缺的工具。理解并...
K-Means
聚类算法
答:
K-means 聚类算法是一种非监督学习算法,
被用于非标签数据(data
without defined categories or groups)。该算法使用迭代细化来产生最终结果。算法输入的是集群的数量 K 和数据集。数据集是每个数据点的一组功能。 算法从 Κ 质心的初始估计开始,其可以随机生成或从数据集中随机选择 。然后算法在下面两个步骤之间迭代...
K-Means
聚类原理
答:
K-Means 是聚类算法中的最常用的一种,算法最大的特点是简单,好理解,运算速度快,
但是只能应用于连续型的数据
,并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。假设有一些点分散在直线上,现在需要对这些点进行聚类分析。第一步,想一下我们希望最终将这些点聚为多少类?假设我们希望聚为3类 第二步,...
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...
大
数据
十大经典算法之
k-means
答:
这种算法不
适合
处理离散型属性,但是对于连续型具有较好的聚类效果。
k
均值算法用途:图像分割;衡量足球队的水平;下面给出代码: #include <iostream> #include <vector> //auther archersc //JLU namespace CS_LIB { using namespace std; class
Kmean
{ public: //输入格式 //
数据
数量N 维度D...
聚类
k-means
++、k-means参数、Mini Batch
K-Means
答:
3.时间复杂度近于线性,而且
适合
挖掘大规模
数据
集。
K-Means
聚类算法的时间复杂度是O(n×k×t) ,其中n代表数据集中对象
的
数量,t代表着算法迭代的次数,k代表着簇的数目 。计算复杂度在最坏的情况下为 O(n^(k+2/p)),其中n是样本量,p是特征个数。注 在实践中,
k-means
算法时非常快的,...
聚类(
K-means
、K-均值)算法的基础、原理、Python实现和
应用
答:
1.
K-means
基础:洞察聚类与分类 K-means作为一种聚类算法,与分类和划分算法有着紧密的联系。它的目标是将数据划分为K个互不相交的组(或簇),每个簇内
的数据
点相似度较高,而不同簇之间的差异明显。它并非有监督的分类,而是基于数据本身的内在结构进行无监督的划分。2. K-means的智慧:步骤...
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