区别: 原理:K-means是基于距离的划分聚类算法,通过最小化数据点与聚类中心之间的平方误差来进行聚类。DBSCAN是基于密度的聚类算法,通过将密度相连接的数据点进行聚类来识别任意形状的聚类簇。 聚类数量:K-means需要事先指定聚类簇的数量,而DBSCAN可以自动识别不同密度的聚类簇,因此对于密度不均匀的数据集,DBSCAN更加适用。
区别为: k-means需要指定聚类簇数k,并且且初始聚类中心对聚类影响很大。k-means把任何点都归到了某一个类,对异常点比较敏感。DBSCAN能剔除噪声,需要指定邻域距离阈值eps和样本个数阈值MinPts,可以自动确定簇个数。 K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法,但是K均值一般聚类所有对象,而DBSCAN丢弃被...
DBSCAN和Kmeans的区别: 1)K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法,但是K均值一般聚类所有对象,而DBSCAN丢弃被它识别为噪声的对象。 2)K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念。 3)K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇。DBSCAN可以处理不同大小或形状的簇,并且不太受噪声和离...
2、kmeans的算法原理是什么? 任取几个点作为聚类中心;迭代n轮:先给每个点找距离最近的中心,然后将中心作为变量,优化目标函数(mse),中心位置和每个样本所属类别交替迭代。3、DBScan和层次聚类的原理是什么? 4、transformer的原理是什么? 5、大模型微调的流程是什么?6、lora和stable diffusion怎么用?7、NLP大模型...
DBSCAN和Kmeans的区别：1)K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法，但是K均值一般聚类所有对象，而DBSCAN丢弃被它识别为噪声的对象。2)K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。3)K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇。DBSCAN可以处理不同大小或形状的簇，并且不太...