如下那个表述是正确的?选出所有正确的选项。 A、既然K-means算法是无监督学习算法,所以不会过拟合数据,因此聚类的类别越多越好。 B、对于一些数据集来说,“正确的”K值(簇的数量)是不确定的,因此人类专家需要根据数据的特性去确定K值。 C、如果担心K-means陷入局部最
更高效的聚类算法:K-means聚类虽然简单,但可能不是所有情况下的最佳选择。可以考虑使用DBSCAN、HDBSCAN、谱聚类等更先进的聚类方法,它们能够处理不同形状和密度的簇。 优化迭代过程:对于迭代优化算法,可以使用更高效的优化器(如Adam、RMSprop代替简单的SGD),或者采用早停(early stopping)等技术来防止过拟合和减少计算时间。
K-Means聚类算法可大致分为以下几个步骤,步骤中说法错误的是( )A.任意选取两个点作为两个簇的初始中心;B.对剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离,将它赋给最近