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。 1.初始化聚类中心: 首先,需要确定聚类数K,并随机选择K个样本作为初始...
K均值聚类算法的收敛条件通常是中心点不再发生明显变动,即所有的样本分配到的簇不再发生变化,或者中心点的移动距离小于一个给定的阈值。 五、算法复杂度分析 K均值聚类算法的时间复杂度主要取决于簇分配和中心点更新这两个步骤的计算量。在每次簇分配中,对于每个样本需要计算与K个中心点的距离,因此时间复杂度为O(N...
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。
K-means算法是一种常用的聚类算法,其流程如下: 1.选择聚类的数量K。 2.随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。 3.对于每个数据点,计算其与每个聚类中心的距离,将其归到距离最近的聚类中心所对应的类别。 4.对于每个聚类,计算其所有数据点的均值,作为新的聚类中心。 5.如果聚类中心发生变化,返回第3步;否则算法...
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;...