百度试题 题目K-Means算法需要用初始随机种子点来做,不同起点结果不同,可能导致算法陷入局部最优。() A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
陆林华[8]对遗传算法进行优化,将遗传算法的全局搜索能力与K-means算法的局部搜索能力相结合;KAUFMAN L等[9]提出一种启发式方法,估计数据点的局部密度,并以此启发选择初始聚类中心;袁方等[10]提出给予样本相似度和通过合适权值来初始化聚类的方法;Huang J[11]提出一种变量自动加权方法,ALSABTI[12]利用k-d树结构改...
# 多次运行 k-means 算法并选择最优结果best_inertia = np.infbest_labels = Nonebest_centroids = Nonefor _ in range(10): kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) labels = kmeans.fit_predict(data) if kmeans.inertia_ < best_inertia: best_inertia = kmeans.inertia_ ...
值得一提的是,该法更突出的优点在于能够很好地解决K-Means收敛到局部最优的问题,帮助我们找到全局最优解。 局部最优还是全局最优,是不少机器学习算法所需要面临的问题。在传统K-Means中,K个初始点设置后,各个簇的大致范围其实也就落定了,无论更新多少次,中心点的位置也不会有过大的变化,也因此我们只是不断在...
K-Means 容易陷入局部最优解,这是因为算法的结果受初始聚类中心的选择影响。解决方案包括多次运行算法,每次用不同的初始聚类中心,或使用全局优化算法。 处理不同大小和密度的集群 K-Means 假设所有集群在形状和大小上都是相似的。对于不同大小或密度的集群,算法可能无法有效地划分数据。在这些情况下,可能需要考虑使用...
容易陷入局部最优解，而非全局最优。不适用于簇分布差异较大的情况，例如样本不均衡。簇的数量需要预先设定，缺乏灵活性。聚类中心可能并不在数据集中，导致解释性较差。使用L2距离函数，对噪声数据反应敏感。为提高K-means的性能，可以采取以下策略进行调优：对数据进行标准化处理，减少均值和方差差异对结果...
摘要:K-means算法是最常用的一种基于划分的聚类算法,但该算法需要事先指定K值、随机选择初始聚类中心等的缺陷,从而影响了K-means聚类结果的稳定性。针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这一缺点进行改进,利用提出的新算法确定初始聚类中心,然后进行聚类,得出最终的聚类结果。实验证明,该改进算法比随机选择初始聚...
K-mean聚类：K-means聚类算法其基本思想是算法首先随机的选择个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均...
K-Means的特点：优点：简单高效、易于实现、适合大规模数据集。缺点：对初始点敏感，容易陷入局部最优解...
K-均值聚类 (K-Means Clustering)是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。其核心思想是将数据点根据距离的远近分配到不同的簇中，使得簇内的点尽可能相似，簇间的点尽可能不同。一、商业领域的多种应用场景 1. **客户细分**：在市场营销领域，K-均值聚类可以用于客户细分，将客户根据购买...