Kernel K-Means:将先进行将数据投射到高维的处理,再对处理过的数据使用K-Means算法进行聚类。 ISODATA:类别数随着聚类过程改变(当某一簇类内方差过大,所含样本点过多,进行“分裂”;反之进行“合并”) Mini Batch K-Means:适合大数据的聚类算法(一般指样本数>1w),它使用了Mini Batch(分批处理)的方法对样本之间...
1)谱聚类只需要数据之间的相似度矩阵,因此对于处理稀疏数据的聚类很有效。这点传统聚类算法比如K-Means很难做到 2)由于使用了降维,因此在处理高维数据聚类时的复杂度比传统聚类算法好。 谱聚类算法的主要缺点有: 1)如果最终聚类的维度非常高,则由于降维的幅度不够,谱聚类的运行速度和最后的聚类效果均不好。 2) ...
下列关于聚类算法的说法,正确的是() A. 聚类算法是一种监督学习算法 B. 聚类算法可以用于回归问题 C. 聚类算法通常用于在知道类别的情况下,把样本按照样本之间的相似
以下对经典 K-means聚类算法解释正确的是() A. 能自动识别类的个数,随机挑选初始点为中心点计算 B. 能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算 C. 不能自动识别类的个数,随机挑选初始点为中心点计算 D. 不能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算 ...
百度试题 结果1 题目常见的聚类算法有()。 A. Kohonennetwork B. 两步(TwoStep)聚类 C. KNN算法 D. K平均值(K-means)算法 E. 分层(Hierarchical)聚类 相关知识点: 试题来源: 解析 ABDE 反馈 收藏
1K-means算法原理 模型 1967年，James MacQueen提出“K-Means”（K均值），是基于距离的聚类算法。两个对象距离越近，相似度越大，对指定的K个划分，迭代确定每个簇的中心和比较靠近该中心的归属节点，达到平方误差最小的平衡状态。算法 算法的描述如下：1、随机选取k个聚类质心点（cluster centroids）为u1,u2,…,...
百度试题 题目常见的聚类算法有( )。 A. 分层聚类 B. K均值聚类 C. 两步聚类 D. Kohonen network 相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目常见的聚类算法有哪些? A. 密度聚类 B. 层次聚类 C. 谱聚类 D. Kmeans 相关知识点: 试题来源: 解析 ABCD 反馈 收藏
百度试题 题目关于聚类,下列说法正确的是A.聚类属于无监督算法B.聚类可用于数据预处理中的数据离散化C.聚类的划分原则是样本距离最小化D.聚类是根据数据相似度进行样本分组的方法 相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,D 反馈 收藏
百度试题 题目下列算法常用于聚类的问题是() A.k-meansB.逻辑回归模型C.决策树模型D.随机森林模型相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏