简述K-means聚类算法确定数据中心。 相关知识点: 试题来源: 解析 (1)初始化 选择M个互不相同向量作为初始聚类中 $$ 心 $$: $$ C _ { 1 } $$(0),$$ C _ { 2 } $$(0)....,$$ C _ { A } $$(0),选择时可 采用对各聚类中心向量赋小随机数的方法。 (2)计算输入空间各样本点与聚类中心点的欧式距离: $$ | X
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。
K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。密度聚类算法：通过给定密度阈值来确定簇，相对稠密的区域被视为簇的中心点，较稀疏的区域则被视为噪声。
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。 通俗来说,就像我们坐地铁的时候,仅仅通过一些...
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个类别的初始聚类中心与确定类别数目一样.原始聚类中心的确定也需要研究者根据实际问...
《基于改进的K-means聚类的多区域物流中心选址算法》是鲁玲岚、秦江涛于2019年发表在《计算机系统应用》的学术论文，旨在解决多区域物流中心选址过程中配送中心数量不定、位置及覆盖范围模糊的问题。该研究通过将城市经济引力模型与居民消费能力指标相结合，重新定义相似性度量的距离因子，并引入密度思想提出"类内差分均值"...