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。
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 (4)循环(2)到(3)直到每个聚类不再发生变化为止 2. 算法分析 K-Means的优化目标可以表示为: 其中,x_...
下面将介绍K-means算法的基本流程以及相关参考内容。 1.确定K值:首先需要确定要将数据集划分成多少个簇。一般情况下,可以通过经验或者其他领域知识来确定K值。 2.初始化:从数据集中随机选择K个数据点作为初始的质心(簇的中心点)。这些质心将用于后续的聚类计算。 3.分配:对于每一个数据点,计算其与各个质心之间的...
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中心点。中心点的选择对聚类结果有一定的影响,因此选择合适的初始中心点十分重要。最常用的方法是随机选择K个样本作为初始中心点,也可以通过其他...
K-Means聚类算法步骤实质是EM算法(最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm, EM))的模型优化过程,具体步骤如下: (1)随机选择k个样本作为初始簇类的均值向量; (2)将每个样本数据集划分离它距离最近的簇; (3)根据每个样本所属的簇,更新簇类的均值向量; ...
描述K—Means均值聚类算法的内容,并写出算法流程。 点击查看答案 第3题 [图] 假设上表的数据中样本1、样本2、样本8分别选择作为... 假设上表的数据中样本1、样本2、样本8分别选择作为聚类的初始中心,且欧氏距离为距离的度量,给出对上表的数据应用k-means算法后形成的三个簇(要求:给出具体的计算过程)。 点...
K-means算法是一种经典的聚类算法,用于将样本数据集划分为K个不相交的聚类。这种算法的主要步骤包括初始化聚类中心、计算样本与聚类中心的距离、更新聚类中心、重复计算直至收敛。其优点包括算法简单高效、可扩展性强,但也存在缺点,如初始聚类中心的选择对结果影响较大。 下面将详细介绍K-means算法的主要步骤及其优缺点...
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...