如何选取k-means聚类的类的个数

如题所述

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第1个回答 2012-04-14

凭经验，或给定其他条件来定，如类间距必须大于多少？不同类间样本距离必须大于多少？类中样本数必须大于多少？本回答被提问者采纳

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关于k-means算法的聚类分析视频时间 00:51

kmeans聚类后怎么看每一类的范围答：1、K-means算法确定了每个聚类的中心点，可以获取这些中心点的坐标，代表了每个聚类的平均值，通过观察这些中心点的数值，可以对每个聚类的范围有一定的了解。2、查看每个聚类的样本：可以检查每个聚类中包含的样本数据，找出每个聚类中的一些特征样本，并观察其数值范围，这可以理解每个聚类的数据范围。

k-means聚类算法一定要指定聚类个数吗答：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小.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”（引力中心）来进行计算的.K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十...

常见的几种聚类方法答：我们假设样本总数为n，K-means聚类法可以简单表示为一下几个步骤：1. 在样本中随机选取K个点，作为每一类的中心点。2. 计算剩下 n-K 个样本点到每个聚类中心的距离（距离有很多种，假设这里采用欧式距离）。对于每一个样本点，将它归到和他距离最近的聚类中心所属的类。3. 重新计算每个聚类中心的...

k- means算法中k的含义是什么?答：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。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。处理流程：1、从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心...

如何运用excel进行k-means聚类分析表答：选择“K-means聚类”功能：在Excel中，通常可以通过“数据分析工具箱”找到K-means聚类的功能。确保已安装并启用了相关的数据分析插件。设置K值：K值的选择是K-means聚类的一个重要步骤。它决定了最终聚类的数量。选择合适的K值需要根据数据的特性和分析的目的来决定。运行聚类分析：...

Kmeans聚类算法简介(有点枯燥)答：1. Kmeans聚类算法简介由于具有出色的速度和良好的可扩展性,Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。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...

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