百度试题 结果1 题目在使用K-means算法进行聚类分析时,初始聚类中心的选择对结果有何影响? A. 不影响结果 B. 会导致陷入局部最优解 C. 会导致算法收敛速度变慢 D. 使得聚类数目增加 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
需求分析:随机创建不同二维数据集作为训练集,使用k-means进行聚类展示。 # 创建数据集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsfromsklearn.clusterimportKMeans# 数据集描述# x为特征,y为类别。一共1000个样本,4蔟# 蔟的中心点设置为[-1, -1] [0, 0] [1, 1] [2...
所以我们需要一个可视化的结果,就像前面文章中提到的SVM分类结果图一样,此处我们定义了一个专门用于可视化K-means聚类结果的函数,并用该函数来查看此处聚类的效果。代码如下: defvisual_kmeans_effect(k_means,dataset):assertdataset.shape[1]==2,'only support dataset with 2 features'X=dataset[:,0]Y=dataset...
session.download_data(bucket_path='modelarts-labs-bj4-v2/course/ai_in_action/2021/machine_learning/kmeans_customer_segmentation/kmeans_customer_segmentation.zip', path='./kmeans_customer_segmentation.zip') # 使用tar命令解压资源包 os.system('unzip ./kmeans_customer_segmentation.zip') Successfully ...
聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类,聚类分析是机器学习中的一个重要任务,它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇,使得同一簇内的样本相似度较高,不同簇
我们使用无监督学习算法成功地实现了图像压缩,例如k-means聚类和使用主成分分析(PCA)进行降维。 在k-means中,通常通过可视化来主观地选择最佳聚类中心数k。在这里,我们提出两种选择方法,即: 使用最长垂直距离的方法 使用有限差分法和二阶导数 在PCA中,确定使用的PC数量首先要考虑解释方差,然后还要考虑图像大小减小的...
百度试题 结果1 题目你需要使用K-means算法对客户数据进行聚类分析,以下哪个工具最适合实现此任务?( ) A. Excel B. Tableau C. RapidMiner D. QlikView 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
简介:在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(二) 重复试验 在本节中,我们将在𝑘= 2到𝑘= 20之间重复此步骤: 执行k-means以获取每个像素的聚类中心和聚类标签 将每个像素替换为其聚类中心。 保存指标值以进行进一步优化:WCSS,BCSS,解释方差和图像大小 ...
案例：使用K-Means对不同品牌啤酒聚类分析 通过代码实现对啤酒进行聚类分析。拓展：DBSCAN聚类算法 DBSCAN算法用于处理任意形状簇分类问题，核心对象、ε-邻域、直接密度可达等概念解释。优势在于能识别任意形状簇和噪声点，但缺点在于参数选择敏感，可能需要多次尝试。代码实现：链接提供，提取码mfia。
在大数据分析中 使用K means算法进行聚类时 K值的选择对聚类结果有何影响 A K值越小 聚类结果越精细 B K值越大 聚类结果越精细 C K值的选择取决于数据的分布情况 D K值的选择对聚类结果没有影响 答案:答案:C 解析: 选择K值是K-means算法中的一个关键步骤,它代表了聚类的数量。K值的选择取决于数据的分布情....