简述K-means聚类算法的原理及应用场景。相关知识点: 语言基础及运用 常识 文学常识题 试题来源: 解析 答案:K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,其原理是将数据点根据特征相似性进行分组,每个组为一个簇,簇内数据点与簇内均值的距离最小化,而不同簇之间的距离最大化。应用场景包括市场细分、图像分割、...
简述K-means聚类算法确定数据中心。 相关知识点: 试题来源: 解析 (1)初始化 选择M个互不相同向量作为初始聚类中 L:c_1(0) C_2(0) C_U(0) ,选择时可 采用对各聚类中心向量赋小随机数的方法。 (2)计算输入空间各样本点与聚类中心点的欧式距离: XP-c(k) p=1,2,⋯ ,P;j=1,2,,M (3)相似...
k-means算法是一种聚类算法,其基本原理是将数据集中的样本分为k个簇,使得每个簇内的样本越相似,不同簇的样本越不相似。 具体实现过程如下: 1. 首先需要确定簇的数目k,一般需要经过试错法确定。 2. 随机选择k个点作为初始簇中心。 3. 对于每个样本,计算它与每个簇中心的距离,将其归为距离最近的簇中心所在的...
原理: k-means算法的主要目标是将n个数据点划分为k个簇,并使每个数据点与所属簇的中心点(即质心)的距离最小化。其基本思路为先随机选择k个质心,然后迭代地执行以下两个步骤: 1.簇分配:对于每个数据点,计算其与k个质心的距离,将其分配到距离最近的簇; 2.更新质心:对于每个簇,计算其中所有数据点的均值,将其...
k-means算法基本原理: (1) 随机选取k个中心点; (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类; (3) 更新中心点为每类的均值; (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变.
K-means算法是一种常用的聚类算法，其原理如下：初始化：随机选择k个初始质心，每个质心表示一个簇的中心点。分配：对于每个数据点，计算其到k个质心的距离，将其分配给距离最近的质心所表示的簇。重新计算质心：对于每个簇，重新计算其所有点的均值，得到新的质心位置。重复2和3步，直到质心位置不再...
k-Means和KNN算法简述 k-means 算法 k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。
K-MEANS-算法-简述 1. 算法流程 输入:聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库。 输出:满足方差最小标准的k个聚类。 (1)从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心 (2)计算每个对象与聚类中心的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分 (3)重新计算每个聚类的均值作为新的聚类中心...
K-means 属于非层次聚类法的一种 （1）执行过程 初始化：选择（或人为指定）某些记录作为凝聚点 循环：按就近原则将其余记录向凝聚点凝集 计算出各个初始分类的中心位置（均值）用计算出的中心位置重新进行聚类 如此反复循环，直到凝聚点位置收敛为止 （2）方法特点 通常要求已知类别数 可人为指定初始位置 节省运算...