正确答案是A,B,C,D。 在使用K-Means聚类算法时,选择适当的K值非常重要,因为它决定了聚类的数量。正确选择K值可以帮助提高聚类的准确性。选择K值通常基于数据的特性,包括数据集的大小、数据的复杂程度、预期的类的数量以及数据的维度。合理的K值应该能够充分揭示数据内在的结构,同时避免过度拟合或者欠拟合的问题。反馈 ...
百度试题 结果1 题目K-means聚类中K值选取的方法是()。 A. 随机拔取 B. 手肘法 C. 密度分类法 D. 大腿法 相关知识点: 试题来源: 解析 BC 反馈 收藏
可以发现原始分类中和聚类中左边那一簇的效果还是拟合的很好的,右测原始数据就连在一起,kmeans无法很好的区分,需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1. 随机选取训练数据中的k个点作为起始点 2. 当k值选定后,随机计算n次,取得到最小开销函数值的k作为最终聚类结果,避免随机引起的局部最优解 3. 手肘法选取k值:绘...
K-means聚类效果的好坏直接取决于聚类依据的选择，一般是以专业经验角度，从能反映研究对象的不同方面选择...
在KMeans 聚类算法中,我们的目标是找到 SSE 最小的聚类方案。kmeans.inertia_ 属性返回当前聚类方案的 SSE 值,因此我们可以通过计算不同 K 值下的 SSE 值来选择最佳的 K 值,以达到最优的聚类效果。 diffs = np.diff(sse_list) np.diff() 函数是 NumPy 库中的一个函数,用于计算一个数组中相邻元素之间的...
我们通过肘部法则和轮廓系数法两种方式来选择K-Means算法中的最佳K值: 肘部法则:直观地通过SSE的下降趋势选择拐点位置。 轮廓系数法:通过衡量每个样本的聚类效果,选择使轮廓系数最大的K值。 这两种方法各有优缺点,肘部法则更直观,但在某些数据集上拐点不明显。轮廓系数法更为定量,但计算复杂度相对较高。在实际应用中...
在使用 K-means 聚类时,确定 K 值是一个重要的问题。K 值表示将数据集分为多少个簇。以下是确定 K 值的一些方法: 肘部法则(Elbow Method):这种方法是通过计算不同 K 值下的误差平方和(SSE),然后绘制 SSE 与 K 值的关系图。当误差平方和下降速度开始变慢时,可以选择合适的 K 值。
(1)n_clusters:k值 (2)init:初始值选择方式,可选值:'k-means++'(用均值)、'random'(随机)、an ndarray(指定一个数组),默认为'k-means++'。 (3)n_init:用不同的初始化质心运行算法的次数。由于K-Means是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法,因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果,默认是10,一般...
肘部方法是一种直观的方法,用于确定最佳的聚类数K。该方法涉及多次运行K-means算法,每次使用不同的K值,并计算每个K值的总群内平方误差(SSE)。SSE定义为各点到其相应中心点的距离的平方和。 首先,选择一系列的K值进行尝试,比如从1到10。 然后,对于每一个K值,执行K-means算法并计算SSE。
百度试题 题目K-means聚类中K值选取的方法是()。 【选项】: A. 密度分类法 B. 手肘法 C. 大腿法 D. 随机选取 相关知识点: 试题来源: 解析 A,B 反馈 收藏