【weka应用技术与实践】【数据挖掘】举例说明Kmeans算法的运行过程及算法描述,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
点1和A1的曼哈顿聚类距离:| 2 - 2 | + | 10 - 10 | = 0 点2和A1的曼哈顿聚类距离:| 5 - 2 | + | 8 - 10 | = 5 点3和A1的曼哈顿聚类距离:| 1 - 2 | + | 2 - 10 | = 9 (注意:中心点的选取不同,最后的聚类结果可能大不相同 ) 这时,已经得到了第一轮的结果,需要重新计算每个聚类...
描述K-means聚类算法的基本原理,并举例说明其在实际问题中的应用。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法,其目标是将数据点划分到K个簇中,使得每个数据点与其所属簇的中心点的距离之和最小。例如,在市场细分中,K-means聚类可以用来将客户根据购买行为划分为不同的群体。
点2和A1的曼哈顿聚类距离 点3和A1的曼哈顿聚类距离:| 1 - 2 | + | 2 - 10 | = 9 点3和A1的曼哈顿聚类距离 (注意:中心点的选取不同,最后的聚类结果可能大不相同 ) 这时,已经得到了第一轮的结果,需要重新计算每个聚类中心 第一轮的结果 点1: 对于第一个聚类只有一个点所以它的聚类的中心就是自己 ...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也是一种无监督的机械学习算法。 聚类的认识 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类技术经常被称为无监督学习。