百度试题 题目K均值(K-Means)算法是密度聚类。相关知识点: 试题来源: 解析 错误 反馈 收藏
百度试题 题目K-means算法属于什么类型的聚类算法 A.基于密度的聚类算法B.划分型聚类算法C.层次聚类算法D.网格聚类算法相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
K-Means算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其基本思想是通过不断迭代优化聚类中心,使得每个数据点都归属于最近的聚类中心。算法步骤如下: 随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 计算每个数据点到各聚类中心的距离,并将其分配给最近的聚类中心。 重新计算每个聚类的中心点。 重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化或...
作为聚类算法的典型代表，K-Means可以说是最简单的聚类算法，那它的聚类工作原理是什么呢？在K-Means算法中，簇的个数K是一个超参数，需要人为输入来确定。K-Means的核心任务就是根据设定好的K，找出K个最优的质心，并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去。具体过程可以总结如下：a.首先随机选取...
1)样本集密度不均匀时,聚类间距相差很大时,聚类效果不佳 2)样本集较大时,收敛时间长,可以用KD树进行最近邻的搜索 3)需要调试的参数比K-means多些,需要去调试ϵ 和MinPts参数(联合调参,不同的组合的结果都不一样) 3、层次聚类和AGNES算法 层次聚类试图在不同的层次上对数据集进行划分,从而形成树形的聚类结构,...
百度试题 题目k-means是基于密度的聚类算法。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
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。
原型聚类 k均值算法(K-means) 学习向量化(LVQ) 高斯混合聚类(GMM) 密度聚类(DBSCAN) 层次聚类(AGNES) 聚类简介 之前学习的决策树、随机森林或者逻辑回归都属于有监督学习,就是有老师在指导他,给了他特征和真实标签lable。
百度试题 题目k-Means是一个基于密度的聚类方法 相关知识点: 试题来源: 解析 × 反馈 收藏
KMeans K均值(KMeans)是聚类中最常用的方法之一,基于点与点之间的距离的相似度来计算最佳类别归属。 KMeans算法通过试着将样本分离到 个方差相等的组中来对数据进行聚类,从而最小化目标函数 (见下文)。该算法要求指定集群的数量。它可以很好地扩展到大量的样本,并且已经在许多不同领域的广泛应用领域中使用。 被...