百度试题 题目K均值(K-Means)算法是密度聚类。相关知识点: 试题来源: 解析 错误 反馈 收藏
百度试题 题目K-means算法属于什么类型的聚类算法 A.基于密度的聚类算法B.划分型聚类算法C.层次聚类算法D.网格聚类算法相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
K-Means算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其基本思想是通过不断迭代优化聚类中心,使得每个数据点都归属于最近的聚类中心。算法步骤如下: 随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 计算每个数据点到各聚类中心的距离,并将其分配给最近的聚类中心。 重新计算每个聚类的中心点。 重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化或...
作为聚类算法的典型代表，K-Means可以说是最简单的聚类算法，那它的聚类工作原理是什么呢？在K-Means算法中，簇的个数K是一个超参数，需要人为输入来确定。K-Means的核心任务就是根据设定好的K，找出K个最优的质心，并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去。具体过程可以总结如下：a.首先随机选取...
1)样本集密度不均匀时,聚类间距相差很大时,聚类效果不佳 2)样本集较大时,收敛时间长,可以用KD树进行最近邻的搜索 3)需要调试的参数比K-means多些,需要去调试ϵ 和MinPts参数(联合调参,不同的组合的结果都不一样) 3、层次聚类和AGNES算法 层次聚类试图在不同的层次上对数据集进行划分,从而形成树形的聚类结构,...
1. K-means基础 K-means基础的目录 1.1. 聚类 什么是聚类? 通俗说,聚类是将一堆数据划分成到不同的组中。 什么是聚类? 1.2.聚类分类 都有哪些聚类算法呢? 依据算法原理,聚类算法可以分为基于划分的聚类算法(比如 K-means)、基于密度的聚类算法(比如DBSCAN)、基于层次的聚类算法(比如HC)和基于模型的聚类算法...
百度试题 题目k-means是基于密度的聚类算法。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
三种主要的数据聚类算法是K-means(k均值)、层次聚类(Hierarchical Clustering)和DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)。虽然K-means和层次聚类是基于分区和树的方法,但DBSCAN是基于密度的方法。在这些聚类算法之间的选择通常取决于数据集的特征以及对聚类过程的期望结果。
原理:K-means是基于距离的划分聚类算法,通过最小化数据点与聚类中心之间的平方误差来进行聚类。DBSCAN是基于密度的聚类算法,通过将密度相连接的数据点进行聚类来识别任意形状的聚类簇。 聚类数量:K-means需要事先指定聚类簇的数量,而DBSCAN可以自动识别不同密度的聚类簇,因此对于密度不均匀的数据集,DBSCAN更加适用。
百度试题 题目k-Means是一个基于密度的聚类方法 相关知识点: 试题来源: 解析 × 反馈 收藏