K-Means能够处理不规则数据的聚类问题A.正确B.错误的答案是什么.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.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
也可以通过对K-means的聚类结果做统计测试，设定p-value来决定聚类结果是否显著，同时通过这个方法来去除...
K-means算法适合对不规则形状的数据进行聚类。A.正确B.错误的答案是什么.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.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
k-means聚类算法的初始点选择不稳定,是随机选取的,这就引起聚类结果的不稳定。k-means属于动态聚类,往往聚出来的类有点圆形或者椭圆形。kmeans对于圆形区域聚类效果较好,dbscan基于密度,对于集中区域效果较好。对于不规则形状,kmeans完全无法用,dbscan可以起到很好的效果。 4、k-means注意问题 1)K如何确定 kmenas算法...
1.简单易懂:K-means算法原理简单,容易理解和实现,对于初学者来说,它是入门聚类分析的一个很好的选择。 2.计算效率高:K-means的时间复杂度大致是线性的(O(n)),这使得它在处理大数据集时比较有效率。 3.广泛应用:K-means可以用于各种数据聚类问题,并且在市场细分、社交网络分析、图像压缩等领域有广泛应用。
K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚...
K-means算法是聚类算法的一种,实现起来比较简单,效果也不错。K-means的思想很简单,对于给定的样本集,根据样本之间距离的大小将样本划分为K个簇(在这里K是需要预先设定好的) 思路:在进行划分簇时要尽量让簇内的样本之间的距离很小,让簇与簇之间的距离尽量大。
kmeans划分k个簇,不同k的情况,算法的效果可能差异就很大。K值的确定常用:先验法、手肘法等方法。 先验法 先验比较简单,就是凭借着业务知识确定k的取值。比如对于iris花数据集,我们大概知道有三种类别,可以按照k=3做聚类验证。从下图可看出,对比聚类预测与实际的iris种类是比较一致的。
Kmeans聚类算法为一般的无监督的数据挖掘算法,它是在没有给定结果值的情况下,对于这类数据进行建模。聚类算法的目的就是根据已知的数据,将相似度较高的样本集中到各自的簇中。 Kmeans聚类思想 Kmeans就是不断的计算各样本点与簇中心之间的距离,直到收敛为止,大致分为以下4个步骤: ...
网站导航:试题大全52>正文 题目题型:判断题 难度:★★★10.5万热度 K-means算法适合对不规则形状的数据进行聚类。 A、正确 B、错误 正确答案 点击免费查看答案 试题上传试题纠错 来搜一搜,12题库网有您需要的试题答案,免费的哦