(d)c=2(类别数);初始聚类的均值:m1(0)=(-0.1,0,0.1),m2(0)=(0,-0.1,0.1),m3(0)=(-0.1,-0.1,0.1)。将得到的结果与(a)与(c)中结果比较,并解释差别,包括迭代次数的差别。 2.重做(1),但利用模糊C均值聚类,并设置:b=2。并与C-均值算法比较。 四、实验结果及分析 1、c=2(类别数);初始聚类...
2.4基于平方误差的迭代重分配聚类 2.4.1思想 逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解 2.4.2具体算法 1)概率聚类算法 期望最大化、能够处理异构数据、能够处理具有复杂结构的记录、能够连续处理成批的数据、具有在线处理能力、产生的聚类结果易于解释 2)最近邻聚类算法——共享...
1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同:Single-Link:最近距离、Complete-Link:最远距离、Average-Link:平均距离 1.1.2最具代表性算法 1)CURE算法 特点:固定数目有代表性的点共同代表类 优点:识别形状复杂,大小不一的聚类,过滤孤立点 2)ROCK算法 特点:对CURE算法的改进 优点:同上,并适用于类别属性...
A. 自底向上的层次聚类算法对样本的输入顺序比较敏感。 B. 聚类的簇密度指样本的个数多少。 C. 类似Kmeans基于划分的聚类与基于层次的聚类都是样本的距离为划分基础。 D. 聚类的结果要考虑业务的可解释性。 相关知识点: 试题来源: 解析 答案 答案: C,D 反馈...
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常用的聚类算法有K-means、层次聚类和密度聚类等。聚类算法可以帮助我们发现数据中隐藏的模式和结构,以及探索数据之间的关系。聚类算法的主要优点是无监督学习,可以在没有标签的情况下对数据进行分组。然而,聚类算法对于大规模数据集和高维数据的处理效果较差,且对初始参数的敏感性较高。 与之相反,分类算法是将数据分成...
接下来,我将详细比较聚类算法和分类算法。 首先,聚类算法是一种将数据对象划分为不同组的方法,每个组内的对象具有相似的特征。它通过计算数据点之间的相似性或距离来确定数据点之间的关系,并根据这些关系将数据点分为不同的簇。常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。聚类算法通常被用于数据探索、分析...
密度聚类是一种基于密度的聚类方法,它通过计算数据点周围的密度来确定簇的边界。 不同的聚类算法有不同的优缺点。K均值聚类算法简单且易于实现,但它对初始聚类中心的选择敏感,并且对异常值和噪声敏感。层次聚类算法可以生成层次结构的聚类结果,但它的计算复杂度较高,并且对于大规模数据集不适用。密度聚类算法可以发现...
K-Means和DBSCAN是两种不同的聚类算法,它们在很多方面存在明显的差异。下面将分别从适用场景、对数据特点的适应性、算法复杂度等方面对它们进行比较。 3.1适用场景 K-Means算法适用于簇形状近似于超球体的情况,对于密度不同、尺寸不同的簇效果较差。而DBSCAN算法适用于非凸簇、噪声点较多的情况,对于任意形状的簇效果...
K-Means和DBSCAN是两种经典的聚类算法,它们在应用场景、优缺点等方面有着一定的差异,下面我将对它们进行详细的比较分析。 3.1适用场景 K-Means算法适用于簇形状规则、簇大小相近且密集分布的情况。该算法对初始中心点位置敏感,因此需要在聚类前对数据进行预处理,以便选择合适的初始中心点。K-Means算法的时间复杂度为O...