请使用K=2的K-means算法,并给出最终的聚类结果。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:首先随机选择两个初始聚类中心,例如选择(1, 2)和(8, 8)。然后按照K-means算法的步骤进行迭代,直到聚类中心不再变化或达到预设的迭代次数。最终的聚类结果可能如下: - 聚类1:(1, 2), (2, 2), (1, 3), (1, 1) ...
K-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于,聚类过程为无监督过程,即待处理数据对象没有任何先验知识,而分类过程为有监督过程,即存在有先验知识的训练数据集。 K-means算法中的 K 代...
K值是聚类结果中类别的数量。简单的说就是我们希望将数据划分的类别数。K值决定了初始质心的数量。K值为几,就要有几个质心。选择最优K值没有固定的公式或方法,需要人工来指定,建议根据实际的业务需求,或通过 层次聚类 (Hierarchical Clustering)的方法获得数据的类别数量作为选择K值的参考。这里需要注意的是选择较大的...
ML.NET技术研究系列1-入门篇 本文我们继续,研究分享一下聚类算法k-means. 一、k-means算法简介 1 k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。 1. k-means算法的原理是什么样的?参考:https://baijiahao.bai...
2-KMEANS工作流程是比啃书效果好100倍!【高等数学基础】微积分、概率论、泰勒公式、拉格朗日、贝叶斯分析、聚类分析...高等数学全一套!——(人工智能基础、深度学习、神经网络)的第102集视频,该合集共计120集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
C语言实现Kmeans聚类算法(1)—Kmeans聚类基本原理以及环境搭建 08:37 C语言实现Kmeans聚类算法(2)—随机样本可视化 07:44 C语言最佳实践,chip8 cpu 模拟器(2)—基于SDL模拟显示器 05:30 强烈推荐!字节机器学习算法全套教程!终于有人讲透了12大机器学习算法!存下吧,比啃书好多了!回归算法/聚类算法/核函数/...
K-Means算法的平均复杂度是O(knT), 其中k是超参数,即所需要输入的簇数,n是整个数据集中的样本量,T是所需要的迭代次数。 在最坏的情况下,KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p),其中n是整个数据集中的样本量,p是特征总数。 六、聚类算法的模型评估指标 ...
k-means算法中的k代表类簇个数,means代表类簇内数据对象的均值(这种均值是一种对类簇中心的描述),因此,k-means算法又称为k-均值算法。 k-means算法是一种基于划分的聚类算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。
那么聚类算法,是怎么通过迭代的方式,将样本聚成几个类别的呢? 有一种最经典的K-Means聚类方法,他是这样运作的: 1、在样本中随机选择K个点,作为每个类别的初始中心点,这K是自己定的,假如你想将样本分成3个类K就等于3,4个类K就等于4; 2、计算所有样本离这K个初始...