k均值算法的优缺点_..K均值聚类(K-means):硬聚类算法,隶属度取0或1,类内误差平方和最小化。模糊的c均值聚类(FCM):模糊聚类算法,隶属度取[0,1],类内加权误差平方和最小化。
关于混合模型聚类算法的优缺点,下面说法正确的是( )。 A. 当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理 B. 混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布 C. 混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇 D. 混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题 ...
k均值算法的优缺点_k均值聚类、模糊的c均值聚类算法 只看楼主收藏回复 _洋咩咩 K均值聚类(K-means):硬聚类算法,隶属度取0或1,类内误差平方和最小化。 送TA礼物 1楼2023-10-14 01:00回复 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频!
关于混合模型聚类算法的优缺点,下面说法正确的是()。A.当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理B.混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它
关于混合模型聚类算法的优缺点,下面说法正确的是( )。 A. 当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理。 B. 混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布。 C. 混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。 D. 混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。
关于混合模型聚类算法的优缺点,下面说法正确的是()。 A. 当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理 B. 混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布 C. 混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇 D. 混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题 ...