正确答案是A,B,C,D。 在使用K-Means聚类算法时,选择适当的K值非常重要,因为它决定了聚类的数量。正确选择K值可以帮助提高聚类的准确性。选择K值通常基于数据的特性,包括数据集的大小、数据的复杂程度、预期的类的数量以及数据的维度。合理的K值应该能够充分揭示数据内在的结构,同时避免过度拟合或者欠拟合的问题。反馈 ...
给定一个数据点集合和需要的聚类数目k,k由用户指定,k均值算法(k-means)根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代...
通过以上步骤,我们生成了一组二维数据,使用K-Means算法对数据进行聚类,评估了聚类效果并可视化了聚类结果。
由于畸变函数J是非凸函数,意味着我们不能保证取得的最小值是全局最小值,也就是说k-means对质心初始位置的选取比较感冒,但一般情况下k-means达到的局部最优已经满足需求。但如果你怕陷入局部最优,那么可以选取不同的初始值跑多遍k-means,然后取其中最小的J对应的 和c输出。 下面累述一下K-means与EM的关系,首...
K-means算法是最流行的聚类算法之一,这种算法常常利用数据的不同属性将输入数据划分为K组,这种划分是使用最优化的技术实现的,让各组内的数据点与该组中心点的距离平方和最小化。 说起来很抽象,让人感觉云里雾里,那么我们看一个简单的实例吧。 1. 准备数据集 ...
【注意】本文的目的是演示怎样用Python编程实现kmeans聚类。如果想直接使用现成的软件,那么直接使用GooSeeker数据管家软件即可,其中集成了kmeans聚类功能和可视化展示。1 背景介绍1.1 实验目的在《 Jupyter Note…
根据距离的度量方式容易发现,K-Means所划分出的类别是类球形的,换句话说,只有类球型分布的连续型样本数据,才能得到较好的聚类效果,而如果非数值型、样本类别极不平衡、非球形的分类,则聚类效果会受限。对于非理想情形的数据,有时我们就需要做一些灵活变通了。如,若数据为离散型,均值没有定义,我们可以采用K-众数的...
本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析。首先对聚类分析作系统介绍。其次对聚类算法进行文献回顾,对其概况、基本...
(1)读取数据 选择MATLAB的Data.mat,通过ImpoMatlabt Files,将所有数据读入。 (2)K-Means 模型设置 1)NumbeRs of clusteR:制定生成的聚类数目,这里设置为3. 2)定义了分割数据集,选择训练数据集作为建模数据集,并利用测试数据集对模型进行评价。 (3)执行和输出 ...
由于$Kmeans $聚类方法所处理的聚类变量均为数值型,因此,它将点与点之间的距离 定义为欧氏距离( ),即数据点$x y p$个变量 之差的平方和的算术平方根,数学定义为 除此之外,常用的距离还包括平方欧氏距离( )、切比雪 夫( )距离、 距离、明考斯基( ...