百度试题 结果1 题目在使用K-means算法进行聚类分析时,初始聚类中心的选择对结果有何影响? A. 不影响结果 B. 会导致陷入局部最优解 C. 会导致算法收敛速度变慢 D. 使得聚类数目增加 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目初始聚类中心的选择会对K-means算法的结果产生___。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:影响 反馈 收藏
有关k-means下列说法正确的是( )。A.可以确定样本属性的重要性B.可以处理规则分布数据的聚类C.适合任意数据集的分组D.聚类的结果与初始选择的假设聚类中心有关
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KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者...
4) 最终结果和初始点的选择有关,容易陷入局部最优。 5) 对噪音和异常点比较的敏感。 3. K-Means初始化优化K-Means++ k个初始化的质心的位置选择对最后的聚类结果和运行时间都有很大的影响,因此需要选择合适的k个质心。如果仅仅是完全随机的选择,有可能导致算法收敛很慢。K-Means++算法就是对K-Means随机初始化...
k-means ++介绍: k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 算法步骤: (1)从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 (2)对于数据集中的每一个点x,计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x) ...
百度试题 结果1 题目影响k-means算法效果的主要因素包括以下哪一项?() A. 初始点的选取 B. 聚类的准则 C. k值的选取 D. 距离的度量方式 相关知识点: 试题来源: 解析 ACD 反馈 收藏
KMeans算法是最常用的聚类算法,基本思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个样本点分到离其最近的簇中,然后重新计算每个簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直…
kmeans聚类的核心步骤就是需要知道如何通过预定义聚类的中心，将每个点归类到离这些聚类中心最近的距离；...