使用K-means聚类分析如何确定最优分类

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第1个回答 2017-03-07

结合自己的实际情况确定最优分类

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kmeans聚类效果的评估指标有答：K-Means聚类步骤：1、假定我们要对N个样本观测做聚类，要求聚为K类，首先选择K个点作为初始中心点；2、接下来，按照距离初始中心点最小的原则，把所有观测分到各中心点所在的类中；3、每类中有若干个观测，计算K个类中所有样本点的均值，作为第二次迭代的K个中心点；4、然后根据这个中心重复第2、...

最常用的聚类算法——K-Means原理详解和实操应用(R&Python)答：K-Means虽然操作简单，但它对异常值敏感，且在处理非凸形状的数据集时可能不尽如人意。改进策略可能包括使用DBSCAN等其他聚类算法，或者对数据进行预处理和特征工程。结论 K-Means算法为我们提供了一种直观的聚类方法，但实践中需要灵活运用和调整，以适应不同数据集的特性。深入理解其原理和优化策略，将有...

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...

Kmeans聚类算法简介(有点枯燥)答：也有一些问题没有指定聚类的数量,最优的聚类数量是不确定的。后面我将会详细介绍一些方法来估计最优聚类数量。 Kmeans的参数是类的重心位置和其内部观测值的位置。与广义线性模型和决策树类似,Kmeans参数的最优解也是以成本函数最小化为目标。Kmeans成本函数公式如下:μiμi是第kk个类的重心位置。成本函数是各个...

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kmeans聚类效果的评估指标有答：kmeans聚类效果的评估指标有轮廓系数协方差系数常用机器学习算法包括分类、回归、聚类等几大类型，以下针对不同模型总结其评估指标:一、分类模型常见的分类模型包括：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络等，模型评估指标包括以下几种：二分类问题 1、混淆矩阵，准确率A：预测正确个数占总数的比例...

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