百度试题 结果1 题目在K-Means算法中,由簇的[填空(1)]来代表整个簇。相关知识点: 试题来源: 解析 平均值 反馈 收藏
关于k-Means算法,正确的是()。A.k 表示算法生成的簇的数目,需要用户事先指定B.Means 的含义是簇中样本的平均值C.在 k-Means 中,每一个簇用一个中心(质心)向量表示D.算法的初始化阶段需要给定 k 个初始的簇中心相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D ...
K-Means 聚类算法介绍 | K-means算法,也称为K-平均或者K-均值,是一种无监督的聚类算法。对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本划分为K个簇,让簇内的点尽量紧密的连接在一起,而让簇间的距离尽量的大。 聚类和分类的区别 分类属于监督学习,类别是已知的。分类通过对已知数据进行训练,得到模型,再用模...
在K-means算法的当前迭代过程中,各个簇的质心为(1,2), (-1, 3), (6, 0). 那么,样本(2, 4),(2, 0)在下一次迭代中A.分在同一簇中,该簇质心为(1,2)B.分在同一簇中,该簇质心为(-1, 3)C.分在不同簇中, (2, 4)在质心为(-1, 3)的簇中,(2, 0)在质心为(2, 0)的...
详解Kmean算法在Pytho中的实现KmeanS算法简介Kmeans是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学习算法,其常被用于数据的聚类,只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中,相同簇中的数据相似度较高,不同簇中数据相似度较低
百度试题 结果1 题目在Kmeans算法中,簇的数量K是:A. 需要用户预先指定B. 根据数据集的维度确定C. 根据数据集的大小确定D. 由算法自动确定 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
【单选题】K-Means算法中的初始中心点A. A.可随意设置 B. B.必须在每个簇的真实中心点的附近 C. C.必须足够分散 D. D.直接影响算法的收敛结果
近年来,聚类分析技术被运用到回归测试用例选择问题中。其基本思想为:根据测试用例的历史执行剖面进行聚类,将具有相似的函数覆盖、能够发现相同故障的测试用例聚为一个簇。然后通过取样策略从每一簇中选出一定比例的测试用例组成新的测试用例集。将半监督学习引入到聚类技术中,提出了判别型半监督K-means聚类方法(...
kmeans算法是一种基于划分方法的聚类分析方法,该算法的基本思想是,以k为参数,把n个对象划分成C个簇,以使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。相似度的计算根据簇的重心,其值用簇中各对象的平均值来计算。首先从数据集中随机选取C个点作为初始聚类中心,然后对剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离,...
由于数据被拆分群集手段的中间,这可以导致次优的拆分。Expectation–maximization (EM) 算法 (这可以被看作是一种泛化 ofk-手段) 所用的高斯模型是更灵活在这里由具有差异和 ovariances。EM 算法是因而能够容纳可变大小的簇,更多好谢谢-手段,以及相关的群集。