描述K-means聚类算法的基本原理,并举例说明其在实际问题中的应用。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法,其目标是将数据点划分到K个簇中,使得每个数据点与其所属簇的中心点的距离之和最小。例如,在市场细分中,K-means聚类可以用来将客户根据购买行为划分为不同的群体。
kmeans聚类算法的基本思想和算法描述 kmeans聚类算法是一种无监督的机器学习算法,用于将数据集中的数据分成k个不同的类别或簇。其基本思想是在多维空间中,将n个数据点分成k个簇,使得簇内的数据点相似度最大化,簇间的数据点相似度最小化。相似度通常使用欧氏距离或余弦相似度来衡量。 kmeans聚类算法的数学原理:...
k-means聚类算法是一种广泛使用的聚类算法,它通过迭代的方式将数据划分为k个簇,使得簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的数据点相似度较低。下面是对k-means聚类算法的伪代码描述,遵循了您提供的提示: 1. 输入和输出 输入: 数据集 D={x1,x2,...,xn}D = \{x_1, x_2, ..., x_n\}D={x1,...
K-means聚类算法实现与应用 热度: K-Mean分群法是一种分割式分群方法,其主要目标是要在大量高纬的资料点中找出具有代表性的资料点;这些资料点可以称为群中心,代表点;然后再根据这些群中心,进行后续的处理,这些处理可以包含 1)资料压缩:以少数的资料点来代表大量的资料,达到资料压缩的功能; ...
以下对 K-means 聚类结果的解释,描述错误的是 _ 。A.最终聚类结果中,簇内凝聚度高,簇间分离度高B.换不同的 K 值聚类结果应该一样C.每个样本数据归属于与其距
Python 数据挖掘建模平台操作手册 3.4.7 聚类 3.4.7.1 K-Means 图标: 描述:K-Means 是 Mac Queen 提出的一种非监督实时聚类算法,在最小化误差函数的基 础上将数据划分为预定的类数 K. 字段属性 特征列:需要进行聚类的列,请选择数值型数据,如果勾选了非数值类型数据,则会自 动过滤,下个组件可能无法获取所有...
5.下面关于K-MEANS(K-均值)聚类描述不正确的是( )A. 对于研究的对象事先需要确定最终分为几类 B. 又被称为快速聚类 C. 每一步都要更新聚类种子的中心 D. 一般用于小样本情况下的样品聚类 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 多项选择题 合同的内容一般包括条款( ) A、当...
以下有关KMeans聚类和KNN分类算法,描述准确的是_。A.KMeans聚类和KNN分类算法中使用的距离公式是不一样的B.KMeans聚类和KNN分类都是有监督学习算法
下面描述属于K-means聚类算法特点的有___。 A. 算法迭代执行 B. 需要初始化聚类质心 C. 数据需要带有分类标签 D. 需要事先确定聚类数目 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 单项选择题 ZigBee 中915MHZ频段附近定义了( )信道。 A. 10 B. 16 C. 1 D. 2 点击查看答案 单项选择题 三相异步电动...
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