解析 答案:K-means聚类算法的基本步骤如下: (1)随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 (2)计算每个数据点到各个聚类中心的距离,将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的类别。 (3)更新聚类中心:计算每个类别内所有数据点的均值,作为新的聚类中心。 (4)重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化。
问答题:请简述K-means聚类算法的基本步骤。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:K-means聚类算法的基本步骤包括:随机选择K个中心点,将每个数据点分配给最近的中心点,形成K个簇;计算每个簇的中心点;重复以上步骤,直到中心点不再变化或达到预设的迭代次数。
简述K-means聚类分析的基本步骤?相关知识点: 试题来源: 解析 解第1步:确定要分的类别数目K需要研究者自己确定在实际应用中.往往需要研究者根据实际问题反复尝试.得到不同的分类并进行比较.得出最后要分的类别数量。第2步:确定K个类别的初始聚类中心要求在用于聚类的全部样本中.选择K个样本作为K个类别的初始聚类...
K-means算法是一种常用的聚类算法,其流程如下: 1.选择聚类的数量K。 2.随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。 3.对于每个数据点,计算其与每个聚类中心的距离,将其归到距离最近的聚类中心所对应的类别。 4.对于每个聚类,计算其所有数据点的均值,作为新的聚类中心。 5.如果聚类中心发生变化,返回第3步;否则算法...
K均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是数据挖掘中常用的一种聚类算法之一。它是一种无监督学习算法,能够将样本数据分成K个不同的簇。本文将简述K均值聚类算法的流程,包括初始中心点的选择、簇分配和中心点更新等步骤,具体分为以下几个部分进行描述。 一、初始中心点的选择 K均值聚类算法的第一步是选择初始...
K-Means 算法是一种无监督学习,同时也是基于划分的聚类算法,一般用欧式距离作为衡量数据对象间相似度的指标,相似度与数据对象间的距离成反比,相似度越大,距离越小。算法需要预先指定初始聚类数目 k 以及 k 个初始聚类中心,根据数据对象与聚类中心之间的相似度,不断更新聚类中心的位置,不断降低类簇的误差平方和(Sum...
简述k均值聚类的实现步骤k均值聚类的实现步骤 1. 简介 k均值聚类(k-means clustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为k个不重叠的类别。该算法通过寻找数据集中各个样本之间的相似性,将相似的样本归为一类,从而实现聚类分析。 2. 算法步骤 k均值聚类算法主要包含以下几个步骤: 步骤1:初始化 首先...
问答题:请简述K-means聚类算法的基本原理和步骤。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:K-means聚类算法是一种基于划分的聚类算法,通过迭代将数据划分为K个簇。它的基本原理是通过计算每个数据点到簇中心的距离来确定每个数据点的簇,并不断迭代更新簇中心和簇分配,直到满足收敛条件为止。
K-Means聚类算法是一个不断迭代的过程,如图所示,原始数据集有4个簇,图中和分别代表数据点的横纵坐标值,使用K-Means算法对数据集进行聚类,在对数据集经过两次迭代后得到最终的聚类结果,迭代过程如下图所示。 (a)原始数据 (b)随机选择初始中心 (c)第一次迭代 ...