关于K-Means算法的正确描述有哪些( )?A.无法对一些非凸形状的簇进行发现B.可以保证全局最优C.算法比较容易实现D.需要实现确定参数K
K-Means 中最常用的聚类技术。 K 均值算法 K-Means 是一种迭代聚类算法,它试图将数据中的同构或相似的子组聚类。我们要做的第一件事情就是明确地定义相似性和差异性。在我们的观测中,简单来说,可以通过数据点之间的欧几里得距离来定义相似性。用下面的例子来说明,根据个人的身高和体重图表,绿色的数据点(个人)比...
一、k-means算法思想: 第一步,从文件中读取数据,点用元组表示,点集用列表表示。 第二步,初始化聚类中心。首先获取数据的长度,然后在range(0,length)这个区间上随机产生k个不同的值,以此为下标提取出数据点,将它们作为聚类初始中心,产生列表center。 第三步,分配数据点。将数据点分配到距离(欧式距离)最短的聚类...
关于k-means算法,正确的描述是:A.初始值不同,最终结果可能不同B.能找到任意形状的聚类C.不能使用核函数(kernel function)D.每次迭代的时间复杂度
k-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。k-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 (1)算法思路: 首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象...
k均值能识别球形，类球形数据集，高斯分布数据集，对不规则图形识别较差
下面关于K means算法 说明正确的是 单选题 A 是机器学习算法中的一种分类决策树算法B 是一种监督式学习的方法C 是一种聚类算法D 是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法 参考答案:C 解析: K-means算法是一种聚类算法,它属于无监督学习的范畴。聚类算法的目标是将数据集中的样本划......
中国大学MOOC: 关于k-Means算法,正确的是( )。相关知识点: 试题来源: 解析 k表示算法生成的簇的数目,需要用户事先指定 Means的含义是簇中样本的平均值 算法的初始化阶段需要给定k个初始的簇中心 在k-Means中,每一个簇用一个中心(质心)向量表示反馈 收藏 ...
K-means算法(K均值聚类算法)是一种动态聚类方法,由James MacQueen于1976年提出,但算法本身思想就已经由Stuart Lloyd于1957年给出。它是一种得到最广泛使用的基于划分的聚类算法,把n个对象分为k个簇(cluster),以使簇内具有较高的相似度,相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行[17]。它与处理混合正态分布...