k-means算法需要随机地确定初始聚类中心,不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。 第一个缺陷我们很难在k-means算法以及其改进算法中解决,但是我们可以通过k-means++算法来解决第二个缺陷。 2 k-means++算法原理分析 k-means++算法选择初始聚类中心的基本原则是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。...
1.ISODATA 请允许我懒一下,这里介绍一个写的很好的博文,我觉得我也不可能写的比这里好了,这篇文里的图做的很清晰,我当初写代码就是照着这里写的。 K-means聚类算法的三种改进(K-means++,ISODATA,Kernel K-means)介绍与对比 2.优缺点 (为什么列了一个表格,因为我很久没用excel了想用一下) 三、其他方法 ...
129(机器学习理论篇3)8.1 Kmeans算法 - 3 11:13 130(机器学习理论篇3)8.2 Kmeans应用 - 1 12:05 131(机器学习理论篇3)8.2 Kmeans应用 - 2 12:19 132(机器学习理论篇3)8.2 Kmeans应用 - 3 12:15 133(机器学习理论篇3)8.3 Hierarchical clustering 层次聚类 - 1 09:39 134(机器学习理论篇3)8.3 ...
太简单了!计算机博士4小时就教会了我【kmeans/DBSCAN/层次】三大聚类算法!(人工智能/机器学习/聚类)共计26条视频,包括:1-KMEANS算法概述、2-KMEANS工作流程、3-KMEANS迭代可视化展示等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
5870 2 46:29 Kmeans聚类原理+基本操作 4085 2 1:47:19 08_密度聚类、谱聚类 3594 1 1:04:01 聚类算法大全 -- 解读机器学习经典算法 2/4 1.2万 36 1:10:05 【菊安酱的机器学习】第9期 Kmeans聚类 4343 3 24:30 强到没朋友的MixMatch半监督学习利器 9751 19 2:05:02 机器学习之无监督学...
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解:k-means算法对初始化聚类中心依赖性比较大,很可能陷入局部最优的情况或使得迭代次数增加。 10.举例讨论k-均值算法的应用。 解:如对Iris数据集进行聚类、帮助危险品运输企业进行风险管控、防范等。 11.k-medoids算法和k-prototype算法对k-均值算法做了哪些改进?
(单选, 4 分 )K-means 算法的缺点不包括? ( ) A. 、K 必须是事先给定的 B. 选择初始聚类中心 C. 对于 “噪声 ”和孤立点数据是敏感的 D
4.聚类分析通常使用K-Means算法,下列不属于其算法步骤的是A.从数据点集合中随机选择K个点作为初始聚集中心B.对其余每个数据点依次判断其与K个中心的距离C.重新计算
4-4K-MEANS算法是一种基于划分的聚类方法,其流程如下: 1. 随机选择4个初始聚类中心; 2. 将每个数据点分配到距离其最近的聚类中心所代表的簇中; 3. 对于每个簇,计算其所有数据点的均值,并将该均值设置为新的聚类中心; 4. 如果新的聚类中心与旧的聚类中心相同,则停止迭代;否则,返回步骤2。 这种方法可以有效...