预先指定初始聚类数以及个初始聚类中心,按照样本之间的距离大小,把样本集划分为个簇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 of Squared Error,SSE) ,当SSE不再变化或目标函数收敛时,聚类结束,得到最终结果。 K-Means算法的核心思想:首先从数据集中随机选取k个初始...
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...
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 ...
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算法是最普及的聚类算法,也是⼀个⽐较简单的聚类算法。 算法接受⼀个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组,同时,k-means算法也是⼀种⽆监督学习。 算法思想 k-means算法的思想⽐较简单,假设我们要把数据分成K个类,⼤概可以分为以下⼏个步骤: 1.随机选取k个点,作为聚类中⼼; 2.计算...
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。
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...
1,简述kmeans流程 随机初始化k个中心点; 计算所有样本到中心点的距离; 比较每个样本到k个中心点的距离,将样本分类到距离最近的类别中; k个类别组成的样本点重新计算中心点(如在每一个方向上计算均值); 重复2-4,直到中心点不再变化。 2,kmeans对异常值是否敏感?为何? K-Means算法对初始选取的聚类中心点是...