以下对经典 K-means聚类算法解释正确的是() A. 能自动识别类的个数,随机挑选初始点为中心点计算 B. 能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算 C. 不能自动识别类的个数,随机挑选初始点为中心点计算 D. 不能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算 ...
以下对k-means聚类算法解释正确的是()A.能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算B.能自动识别类的个数,不是随即挑选初始点为中心点计算C.不能自动识别类的个
对k-means聚类算法解释正确的是()A.能自动识别类的个数,可以随机挑选初始点为中心点计算B.能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算C.不能自动识别类的个
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K-means聚类的K指的是聚类的类别个数，可以根据行业知识、经验来自行给定，也可以遍历多个聚类方案进行...
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k-means聚类算法的时间复杂度是O(NKT),其中N为样本个数,K为聚类团数量,T为迭代次数 k-means聚类算法无法自动确定聚类团数量 解析: k-means聚类是局部收敛, 文章来源:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般。最...
聚类算法是一种无监督学习方法,主要用于将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,即“簇”。以下是一些常用的聚类算法: 1)K-means 聚类:这是最常用的聚类算法之一,它试图将数据划分为( k )个簇,使得每个数据点到其所属簇的中心点的距离之和最小。K-means算法简单易实现,但需要对簇的数量( k )进行选择,...
k-均值聚类算法属于最基础的聚类算法,该算法是一种迭代的算法,将规模为n的数据集基于数据间的相似性以及距离簇内中心点的距离划分成k簇.这里的k通常是由用户自己指定的簇的个数,也就是我们聚类的类别个数. 该算法的一般步骤如下: step1 选择k,来指定我们需要聚类的类别数目.参考上图a,这里k=2. ...