如代码中分析的那样,上述代码只是计算了每个类别的质心在哪里,只算是完成了K-means的第一个步骤,接下来我们进行后续步骤 importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromglobimportglob# Dicrease color#引入四个包defdic_color(img):#减色img//=63img=img*64+32returnimg# Databasedefget_DB():# get...
解决办法:聚类完之后计算一下簇的均方误差,如果某一个簇的均方误差特别大,就可以判断这个簇聚的不对,初值选的不行,把簇中心比较近的合成一类,重新再聚一遍 这种叫做二分K-Means聚类 b)异常点处理 K—Means算法是将簇中所有的均值作为质心,若簇中含有异常点,将导致均值偏离严重。 例如:当有一个数组:1,2,3,...
K-Means算法可以以一种算法的方式告诉我们最佳的聚类的方式,这里就得到了左下方红组,右上方蓝组的这样一个结论。 随机初始化陷阱 现在看看初始点的选择对最终K-Meas聚类结果的影响。下面有一个例子,我们需要用K-Means算法对这组数据进行聚类,选择K=3。这里很明显有三类,我们这里就直接选择最佳的中心点并标记出这...
因此对 K 平均算 法进行 了改进 , 通过优化聚类初 始 中心的 选择 , 得到一种适合对文本数据聚类分析的改进算法。大量实验显示, 该算法可以生成质量较高而且 聚类质量波动性较小的结果。 关键词 : 优化 ; 文本聚类 ; K 平均 中图分类号 : TP391 文献标识码 : A V ar iant of K -m eans algor ...
但它面临数据量大,特征维度高的难点.由于K平均算法易于实现,对数据依赖度底,在文本聚类中得到应用.然而,传统K平均以及它的变种会产生有较大波动的聚类结果.因此对K平均算法进行了改进,通过优化聚类初始中心的选择,得到一种适合对文本数据聚类分析的改进算法.大量实验显示,该算法可以生成质量较高而且聚类质量波动性较...
改进的k-平均聚类算法研究 维普资讯 http://www.cqvip.com
7、K-平均算法属于( )分析方法。 A、聚类 B、关联 C、分类 D、回归 相关知识点: 试题来源: 解析 7 A结果一 题目 【题目】7、K-平均算法属于()分析方法。A、聚类B、关联C、分类D、回归 答案 【解析】7A相关推荐 1【题目】7、K-平均算法属于()分析方法。A、聚类B、关联C、分类D、回归 ...
百度试题 结果1 题目K-平均算法属于( )分析方法。 A. 聚类 B. 关联 C. 分类 D. 回归 相关知识点: 试题来源: 解析 A、聚类 反馈 收藏
效果会很好。 K means并不适合。 从直观上来看，LDA根据词与词在文档中的同现关系进行聚类 ppt和相关...
假设数据挖掘的任务是将如下8个点(用(x,y)代表位置)聚类为3个簇: A1(2,10),A2(2,5),A3(8,4),B1(5,8),B2(7,5),B3(6,4),C1(1,2),C2(4,9) 距离函数是欧式距离。 假设初始选择A1,B1和C1分别为每个聚类的中心,用K-平均算法来给出在第一次循环执行后的三个聚类中心: A、(2,10),(5,8...