百度试题 结果1 题目请解释什么是K均值聚类算法。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:K均值聚类是一种迭代算法,旨在将数据集分为K个不重叠的子集,每个子集的中心是该子集所有点的均值。它通常用于图像分析、市场细分、社交网络分析等领域。
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。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把...
K均值聚类(K-means clustering)是一种非常流行的无监督学习算法,主要用于数据的聚类分析。它的主要目标是将数据集中的观测值划分到K个簇中,使得每个观测值都属于距离它最近的那个簇的质心。这里的“距离”通常指的是欧几里得距离。 目标: K-均值聚类的目标是,当给定一组观测值(x1,x2,…,xm),其中每个观测值为n...
本文介绍了K均值聚类算法(K-Means Clustering Algorithm,以下简称K-Means)相关内容。 简介 K-Means算法是一种迭代求解的聚类分析算法。该算法原理为:先将数据分为K组,随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,将每一个对象分配给距离它最近的聚类中心, 聚类中心以及分配给它们...
677 -- 15:00 App 聚类分析1:k-means聚类(K均值聚类) 2184 1 40:39 App PIE遥感非监督分类——ISODATA、K-means、神经网络聚类 14.5万 14 0:26 App k-means算法聚类过程 5432 2 9:15 App 【机器学习】使用肘部法则确定K均值聚类个数 6331 3 6:24 App 聚类分析例题 1076 1 11:51 App spss...
聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法——k均值和k中心点聚类,最后会举一个实例:应用聚类方法试图解决一个在体育界大家颇具争议的问题——中国男足近几年在亚洲到底处于几流水平。
一、指代不同 1、K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。2、系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。二、步骤不同 1、K均值聚类法：步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。2、系统聚类法：...
《k-均值聚类》是2020年科学出版社出版的一本图书，作者是刘馨月。内容简介 k-均值算法是数据聚类的核心算法，是**入选数据挖掘领域的十大算法的聚类算法。在实际系统中使用的聚类算法基本就是k-均值算法。本书是第一部专门讨论k-均值算法的著作，对k-均值算法的理论和方法、各类衍生算法、各种改进方法进行全面而...