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。
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、文档归类等。反馈 收藏 ...
k-means算法是一种基础的聚类算法,其原理和步骤如下: 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;...
k-means算法的目标是最小化所有簇内样本与其簇中心的距离和,即最小化平方误差和。因此,k-means算法的评估指标就是平方误差和。 1. 实现简单,计算速度快。 2. 可用于大规模数据集的聚类。 3. 可用于对数据集的预处理和降维。 k-means算法的缺点和局限性是: 1. 需要预先确定簇数k,但实际应用中往往不知道簇...
算法原理 第一步：逐个扫描样本，每个样本依据其与已扫描过的样本的距离，被归为以前的类，或生成一个新类 第二步，对第一步中各类依据类间距离进行合并，按一定的标准，停止合并 判别分析 Discriminant Analysis 介绍： 判别分析 分类学是人类认识世界的基础科学。聚类分析和判别分析是研究事物分类的基本方法，广泛...
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。
k均值聚类（k-means clustering）是2018年全国科学技术名词审定委员会公布的生物物理学名词。定义 一种动态聚类方法。在原始图像集合(N个图像)中随机选择k个原始图像作为k个类，逐个分析剩余图像，计算该图像与k个类之间的距离，将该图像归入与之最邻近的类，重新计算该类的类平均图，依次类推直至分析完剩余N-k个...
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...
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...