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。
百度试题 题目简述系统聚类与K-means聚类的基本原理。相关知识点: 试题来源: 解析 K 反馈 收藏
【答案】： K.means聚类的基本原理：聚类不一定事先确定有多少类；但是K-means聚类却要求先说好要分多少类。看起来有些主观。假定分3类，这个方法还进一步要求你事先确定3个点为“聚类种子”（多数软件会自动选种子）；也就是说，把这3个点作为三类中每一类的基石。然后根据和这三个点的距离远近，...
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、...
2. K-means 三、 参考资料 一、有监督学习方法举例 1. 朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别。
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。
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。
1.简介 K-means聚类算法就是基于距离的聚类算法(cluster algorithm) 主要通过不断地取离种子点最近均值的算法 2个中心点的kmeans 整理课件 2 八、K-means聚类算法 2. K-means聚类算法原理 K-means聚类算法的基本思想: 一、指定需要划分的簇的个数k值; 二、随机地选择k个初始数据对象点作为初始的聚类中心; 三...
参考答案:K.means聚类的基本原理: 聚类不一定事先确定有多少类;但是K-means聚类却要求先说好要分多少类。看起... 点击查看完整答案 您可能感兴趣的试卷 你可能感兴趣的试题 1.问答题简述因子分析和主成分分析的异同。 参考答案:两者的相同点: 1、思想一致:都是降维的思想; ...