本例聚类个数K明确是聚为3类,因此在操作界面中的【聚类个数】下拉框内选择【聚类个数(默认3)】,平台最大允许的聚类个数为6类,多数情况下是适用的。 建议勾选【保存类别】,默认将聚类生成的类别保存起来,命名格式为:Cluster_Kmeans_xxxx,并且结合聚类类别与聚类变量进行方差分析。操作界面如图 6-22所示,最后单...
简述K-means聚类分析的基本步骤?相关知识点: 试题来源: 解析 解第1步:确定要分的类别数目K需要研究者自己确定在实际应用中.往往需要研究者根据实际问题反复尝试.得到不同的分类并进行比较.得出最后要分的类别数量。第2步:确定K个类别的初始聚类中心要求在用于聚类的全部样本中.选择K个样本作为K个类别的初始聚类...
聚类分析以多个研究指标作为基准，对样本进行分类。每个指标对于聚类的贡献不一样， 具体贡献大小对比可见上图。如果某项的贡献明显非常低，可考虑将该项移除后重新进行聚类分析。可以通过使用散点图直观展示聚类效果，使用任意两个聚类指标进行散点图绘制，并且在颜色区分(定类)框中放入“聚类类别”项（SPSSAU自动保存...
(1)聚类类别具有随机性:K-means聚类第一步是预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,此第一步骤带有一定的随机性。(2)聚类效果最终目的:“ 某类别里差异尽量小,类别之间差异尽量大 ”。(3)误差平方和SSE:该值可用于测量各点与中心点的距离情况,理论上是希望越小越好;该指标可用于辅助判断聚类...
2.k-means算法步骤 (1)从数据中随机选择K个对象分别作为K个类的聚类中心点。 (2)将其他数据划归为距离自己最近的类中,得到K个聚类分组。 (3)重新计算每个聚类的中心点 (4)再根据新的中心点继续划分归类,重复迭代(重复2与3),直至中心点不再改变或改变很小。
K-means算法的具体步骤如下: 2.3算法优缺点 K-Means的主要优点有: 1)原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 2)聚类效果较优。 3)算法的可解释度比较强。 4)主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 K-Means的主要缺点有: 1)K值的选取不好把握 2)对于不是凸的数据集比较难收敛 ...
解析 答案:K-means聚类算法的基本步骤如下: (1)随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 (2)计算每个数据点到各个聚类中心的距离,将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的类别。 (3)更新聚类中心:计算每个类别内所有数据点的均值,作为新的聚类中心。 (4)重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化。
步骤:文件 → 打开 → 导入 → 选择自己的文件 → 确定 以萼片长度和萼片宽度为例,观察原始数据集在二维空间的散点分布图: 操作步骤:绘图 → 散点图→ 选择x→ 选择y→ 添加 → 确定 绘制出如下图像: 我们尝试探索最佳的K值。 操作步骤:分析 → 聚类分析 → K-Means → 选入数据 → 更多 → 超参数调...
K-means聚类算法是一种非常经典的聚类分析算法,它的基本步骤如下: 1.随机选取K个点作为初始的聚类中心,这些点可以是数据集中的样本点,也可以是人为指定的点。 2.对任意一个样本,计算它到各个聚类中心的距离,然后将该样本归到距离最短的中心所在的类。 3.重新计算每个聚类的中心点位置,这个中心点是该类中所有...