七.什么是聚类分析?常用的聚类分析方法有哪些?简述K-均值算法的基本原理及算法过程,编写程序,用K-均值算法对下表中的样本进行聚类,设K=3。讨论初始聚类中心的选择对聚类
k均值聚类原理:随机选择k个初始质心,分配数据点到最近的质心形成簇,更新质心为簇中数据点平均值,重复此过程直到质心稳定或达到迭代次数。 k均值聚类的定义与基本概念 K均值聚类(K-Means Clustering)是一种广泛使用的无监督学习算法,其核心目的是将数据集划分为K个互不重叠的子集(簇...
该聚类方法的优点在于它易于实现和可扩展性,而且对于大规模数据集具有较高的速度和良好的适应性。 1. 初始聚类中心的选择会影响聚类结果:如果初始聚类中心点选择的不够好,就有可能导致算法不能正确地将数据点分配到它们所属的聚类中。 3. 对于非球形分布的数据集,k均值聚类的效果会受到影响:如果数据点不是均匀...
一、K-means算法原理 k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标是使得各类的聚类平方和最...
k均值聚类的求解过程可以分为如下几个步骤: 1. 初始化:首先在数据集中随机地选择k个初始中心点作为簇的质心。这些中心点通常会根据数据的分布情况,使用随机选取的方法确定。 2. 分配:对于每个数据点,计算它与所有簇质心的距离,并将其归为距离最近的簇。该过程可以通过计算欧氏距离完成。 3. 更新:对于每个簇,...
K-means算法对初始聚类中心的选择敏感,不同的初始中心可能导致不同的聚类结果。 算法的时间复杂度较高,因为每次迭代都需要计算所有数据点与聚类中心的距离。优化方法包括使用近似最近邻搜索或降维技术减少计算量。 K值是预先设定的,选择合适的K值对聚类结果至关重要。通常可以通过肘部法则(Elbow method)或其他评估指标来...
【简答题】试述K-均值聚类的方法原理. 答案:K-均值法是一种非谱系聚类法,把每个样品聚集到其最近形心(均值)类中,它是把样品聚集成K个类的集合,类的个数k可以预先给... 点击查看完整答案 你可能感兴趣的试题 问答题 【简答题】试述系统聚类法的原理和具体步骤。 答案:首先将n个样品看成n类(一类包含一个...
与技巧、特征工程(数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法)、回归拟合(线性回归、BP神经网络、极限学习机)、分类识别(KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等)、聚类分析(K均值、DBSCAN、层次聚类)、关联分析(关联规则、协同过滤、Apriori算法)的基本原理及Python代码实现方法...
⼀、K-means算法原理 k-means算法是⼀种简单的迭代型聚类算法，采⽤距离作为相似性指标，从⽽发现给定数据集中的K个类，且每个类的中⼼是根据类中所有值的均值得到，每个类⽤聚类中⼼来描述。对于给定的⼀个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标，聚类⽬...