1、聚类: “类”指的是具有相似性的集合,聚类是指将数据集划分为若干类,使得各个类之内的数据最为相似,而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。聚类分析就是以相似性为基础,在一个聚类中的模式之间比不在同一个聚类中的模式之间具有更多的相似性。对数据集进行聚类划分,属于无监督学习。 2、K-Means: K-Mea...
百度试题 题目聚类的主要方法有()。 【选项】: A. 划分聚类 B. 层次聚类 C. 密度聚类 D. 距离聚类 相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C 反馈 收藏
下列关于密度聚类的说法错误的有( )。 A. DBSCAN是一种著名的密度聚类算法 B. 密度聚类从样本数量的角度来考察样本之间的可连接性 C. 密度聚类基于不可连接样本不断扩展聚类簇,以获得最终的聚类结果 D. 密度直达关系通常满足对称性 E. " 相关知识点: ...
通过实验可以看出改进后的FCM 算法根据密度指标函数自适应地得到最大聚类数Cmax和聚类中心,再根据有效性指标和类的合并方法得到最优的聚类数Copt和聚类中心,而后用 FCM 算法计算得到的结果属于有效聚类,能更准确地对数据集进行划分,且通过对比目标函数的变化曲线,可以看出改进后的算法由于是在全局范围内选择初始值,目标...
一、算法描述 模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法,使用微积分计算技术求最优代价函数.在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数,为此要假定合适的模型.模糊聚类算法中向量可以同时属于多个聚类,从而摆脱上述问题.在模糊聚类算法中,定义了向量与聚类之间的近邻函数,并且聚类中向量的隶属度由隶属函数集合提供...
【单选题】聚类分析中下列哪种聚类法也叫做快速聚类法()A. 系统聚类 B. kmeans 聚类 C. FCM 聚类 D. 密度聚类
对于不正确的 clustering (聚类),分数为 -1 , highly dense clustering (高密度聚类)为 +1 。零点附近的分数表示overlapping clusters (重叠的聚类)。 当clusters (簇)密集且分离较好时,分数更高,这与 cluster (簇)的标准概念有关。 缺点: convex clusters(凸的簇)的 Silhouette Coefficient 通常比其他类型的 ...
百度试题 题目聚类分析中下列哪种聚类法也叫做快速聚类法 A.系统聚类B.Kmeans 聚类C.FCM 聚类D.密度聚类相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法,使用微积分计算技术求最优代价函数,在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数,为此要假定合适的模型,模糊聚类算法的向量可以同时属于多个聚类,从而摆脱上述问题。 模糊聚类分析算法大致可分为三类 1)分类数不定,根据不同要求对事物进行动态聚类,此类方法是基于模糊等价...
针对模糊C—均值(FCM)聚类算法聚类结果依赖于初始中心的选取,易收敛于局部极值等问题,提出了一种密度峰值聚类(DPC)算法和FCM相结合的混合聚类方法(DPC-FCM),利用密度峰值快速搜索算法可以比较准确地刻画聚类初始中心的特点,改善FCM聚类算法存在的不足,从而实现优化聚类.在UCI数据集和人工模拟数据集上的实验结果显示:融...