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分布在球形区域内,就有可能导致聚类结果不准确。 在实际使用k均值聚类算法时,需要根据具体数据集的特征...
由于k均值聚类算法采用欧氏距离度量样本之间的相似度,因此其对数值型数据具有很好的适应性。 1. 聚类数目需要预先设定。由于k均值聚类算法需要指定聚类的数量k,因此需要提前了解数据集的特征,否则可能会得到较差的聚类结果。 2. 对于非球形数据聚类效果不佳。由于k均值聚类算法采用欧氏距离作为相似度度量的方法,因此对于...
而当k到达真实聚类数时,再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小,所以Inertia的下降幅度会骤减,然后随着k值的继续增大而趋于平缓,也就是说Inertia和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。
结合最小二乘法和拉格朗日原理,聚类中心为对应类别中各数据点的平均值,同时为了使得算法收敛,在迭代过程中,应使最终的聚类中心尽可能的不变。 二、算法实现一般流程 K-means是一个反复迭代的过程,算法分为四个步骤: 1)选取数据空间中的K个对象作为初始中心,每个对象代表一个聚类中心; 2)对于样本中的数据对象,根...
1、原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 2、当结果簇是密集的,而簇与簇之间区别明显时, 它的效果较好。 3、主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 缺点: 1、K值需要预先给定,很多情况下K值的估计是非常困难的。 2、K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的,不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同 ,对结果...
经典的迭代法 当然,以下是对K-means聚类算法中经典迭代方法的详细描述: K-means迭代求解算法 一、初始化 确定要分成的簇的数量K。 从数据集中随机选择K个对象作为初始聚类中心。这些初始中心的选择对最终结果会有影响,因此有些变种算法如K-means++提供了更智能的初始化方式。
试述K-均值聚类的方法原理. 参考答案: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... 点击查看答案进入题库练习 查答案就用赞题库小程序 还有拍照搜题 语音搜题 快来试试吧 无需下载 立即使用 你可能喜欢 问答题 试述系统聚...
的基础知识与技巧、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...
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过程的影响(20分) 相关知识点: 试题来源: 解析 解:(一)聚类分析直观地可认为是根据各个特征的模式特征的相似度进行分类,相似的归为一类,不...