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。
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。
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)。 点击查看答案 第4题 [图] 假设上表的数据中样本1、样本4、样本7分别选择作为... 假设上表的数据中样本1、样本4、样本7分别选择作为聚...