下面将详细介绍K均值聚类的操作步骤。 一、初始化 1.确定聚类数k 在进行K均值聚类之前,首先需要确定要将数据集分成几个簇。这个数目称为聚类数k。 2.随机选择k个初始质心 在确定了聚类数k之后,需要随机选择k个初始质心作为每个簇的代表点。这些初始质心可以从数据集中随机选择,也可以通过其他方法获得。 二、分类...
k均值聚类的操作步骤 以下是k均值聚类的一般操作步骤: 1. 初始化质心 k均值聚类开始时需要初始化k个质心。质心是每个簇的代表点,它们的选择对结果产生重要影响。有几种常用的初始化方法,如随机选择或使用某些启发式方法选择初始质心。 2. 分配数据点到最近的质心 对于每个数据点,计算它与所有质心之间的距离,并将...
1. 选择初始质心：首先，从数据集中随机选择k个点作为初始质心。这些质心是聚类的中心点，用于代表各个聚类。2. 分配数据点到最近的质心：接下来，遍历数据集中的每个点，将其分配给最近的质心。这一步通常通过计算数据点与各个质心之间的距离（如欧氏距离）来完成。3. 更新质心位置：在分配完所有数据点...
A.使用K均值聚类方法,需要一开始设置聚类个数 B.K均值聚类适用于数据是连续型的场合 C.我们只能利用侧影统计量辅助决定K均值聚类个数的选择 D.变量个数越多,K均值聚类结果越好 正确答案:变量个数越多,K均值聚类结果越好我们只能利用侧影统计量辅助决定K均值聚类个数的选择 ...
关于k-means聚类算法,以下说法错误的是 A、对大数据及有较高的效率并且具有可伸缩性 B、是一种无监督学习方法 C、k值无法自动获取,初始聚类中心随机选择 D、初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大
搜标题 搜题干 搜选项 单项选择题 A.算法原理易于理解 B.参数只有一个 C.需要给定族数 D.不存在迭代过程 AI智答 联系客服周一至周五 08:30-18:00 剩余次数:0 Hello, 有问题你_