K-Means++初始化：使用更智能的初始化方法，如K-Means++，能够减轻对初始簇中心选择的敏感性。选择最优...
K-means算法的不足包括：对于数据分布较为复杂或存在异常值的情况，K-means算法的聚类效果不太理想，容易出现偏差。K-means算法需要预先指定簇的数量k，但在实际情况中，确定簇的数量比较困难，容易影响聚类结果。K-means算法的初始质心位置是随机选择的，容易受到初始值的影响，可能导致不同的聚类结果。K...
这也是K-means算法的一个不足。有的算法是通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目k,例如ISODATA算法。关于K-means算法中聚类数目k值的确定,有些文献中,是根据方差分析理论,应用混合F统计量来确定最佳分类数,并应用了模糊划分熵来验证最佳分类数的正确性,它使用了一种结合全协方差矩阵的RPCL算法,并逐步删除...
1、 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；2、 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；3、 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）4、循环步骤2和3，直到每个聚类不再发生变化为止 缺点：1、聚类个数K需要...
k-means算法处理聚类标签不足的异常 k-means算法在人群聚类场景中,是一个非常实用的工具。(该算法的原理可以参考K-Means算法的Python实现) 常见调用方式 该算法常规的调用方式如下: #从sklearn引包fromsklearnimportcluster# 初始化并设定聚类数k_means = cluster.KMeans(n_clusters=9)# 指定聚类特征df_pct = ...
k-means算法 k-means是聚类算法中最简单的,也是最常用的一种方法。 这里的k指的是初始规定要将数据集分成的类别,means是各类别数据的均值作为中心点。 算法步骤: 1.初始设置要分成的类别k,及随机选取数据集中k个点作为初始点 2.根据相似性度量函数将其他点与初始点做比较,离哪个值近就分到哪一个类 ...
K-means算法方法的不足:( )。A.聚类类别数需要事先给定B.初始聚类中心的确定对结果有影响C.需要迭代调整聚类中心D.当数据量较大时,需考虑算法效率的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化
k-means老早就出现在江湖了。所以以上的这些不足也被世人的目光敏锐的捕捉到,并融入世人的智慧进行了某种程度上的改良。例如问题(1)对k的选择可以先用一些算法分析数据的分布,如重心和密度等,然后选择合适的k。而对问题(2),有人提出了另一个成为二分k均值(bisecting k-means)算法,它对初始的k个质心的选择就...
1-KMEANS算法概述是不足 20 行 Python 代码,高效实现 k-means 均值聚类算法!人工智能/机器学习算法/深度学习的第1集视频,该合集共计23集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业能够更合理地细分、规划客户群组,针对不同需求的客户群体进行区别对待,得到了较好的效果,验证了改进算法的可行性和高效性。 关键词:聚类分析;客户细分;数据挖掘;改进的k-means算法;客户群...