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
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....
选择适当的K值对K-means算法的聚类结果和性能至关重要。在选择K值时,可以根据领域知识和经验进行估计,也可以利用肘部法则、轮廓系数等方法进行评估和验证。综合考虑多种方法,选择最优的K值可以提高聚类结果的质量和稳定性,从而更好地解决实际问题。
在使用K-means算法处理聚类问题时,每次执行算法得到的聚类结果可能不同,是因为( )。 A.聚类数目是人为指定的 B.初始类中心是随机生成的 C.不收敛 点击查看答案&解析手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 在下列关于计算机语言的说法中,正确的是()。 A、高级语言比汇编语言更高级,是因为它的程序的运行效率更...
在使用 Kmeans 算法进行聚类时,可以利用肘部原理观察 _ 折线图来选择 k 值。A.迭代次数B.兰德指数C.轮廓系数D.欧式距离
在使用Mahout进行K-means聚类时,可以通过轮廓系数(Silhouette Coefficient)、 Davies-Bouldin指数、Calinski-Harabaz Index等指标来评估聚类结果的质量。 在聚类分析中,由于没有给定标签,评估聚类的效果需要使用一些内部评价指标。这些指标通过比较簇内的紧密程度和簇间的距离来评价聚类的质量。轮廓系数是一种常用的评价方法...
在大数据分析中,使用K-means 聚类算法时,通常需要预先指定哪个参数()? A.聚类的中心数(K 值)B.数据集的大小C.数据的维度D.聚类的形状 点击查看答案&解析 你可能感兴趣的试题 单项选择题 在大数据项目中,哪个阶段可能涉及使用数据工程师来优化数据查询性能()? A.数据采集B.数据清洗C.数据存储与管理D.数据分析...
A.K-means聚类一般步骤是“先取得K值——把每个点划分进相应的簇——取平均值重新计算中心点——迭代计算中心点——收敛”B.K-means聚类一般步骤是“先取得K值——把每个点划分进相应的簇——迭代计算中心点——取平均值重新计算中心点——收敛”C.K-means聚类一般步骤是“先取得K值——取平均值重新计算中心点...
我们得到了一组具有某些特征的项目数据集,以及这些特征的值(如向量)。 任务是将这些项目分类成组。 为此,我们将使用 kMeans 算法; 一种无监督学习算法。 在这个特定的代码中,我在 MATLAB 中实现了 k 均值算法,而不使用内置函数 (0)踩踩(0) 所需:13积分...
在使用 Kmeans 算法进行聚类时,可以利用肘部原理观察 ___ 折线图来选择 k 值。A.迭代次数B.兰德指数C.轮廓系数D.欧式距离的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提