百度试题 结果1 题目初始聚类中心的选择会对K-means算法的结果产生___。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:影响 反馈 收藏
有关k-means下列说法正确的是( )。A.可以确定样本属性的重要性B.可以处理规则分布数据的聚类C.适合任意数据集的分组D.聚类的结果与初始选择的假设聚类中心有关
KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者...
在KMeans算法中,以下关于最终聚类结果与初始样本中心点选择表述正确的是?() A.两者之间没有关系B.最终聚类结果与初始样本中心点选择有关 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 判断题 集成学习在使用绝对多数投票法时,可能会出现无法得出预测结果的情形。 答案:正确 手机看题 判断题 从偏差-方差分解的角度看,...
K值的选择：在Kmeans算法中，首先需要确定聚类的数量K。K值的选择对聚类结果有很大的影响，因此需要结合数据特点和需求来合理选取。可以通过试错法、肘部法则或利用某些评价指标来确定最优的K值。初始化聚类中心：确定了K值后，随机选择数据集中的K个点作为初始聚类中心。这些点可以是数据集中的任意点，也...
k-means ++介绍: k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 算法步骤: (1)从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 (2)对于数据集中的每一个点x,计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x) ...
根据划分好的结果,重新计算聚类中心点 重复迭代,直到中心点的位置不再变动,得到最终的聚类结果 在kmeans算法中,初始聚类中心点的选取对算法收敛的速度和结果都有很大影响。在传统kemans的基础上,又提出了kmeans++算法,该算法的不同之处在于初始聚类中心点的选取策略,其他步骤和传统的kmeans相同。
在 k-means 算法中，第一步是随机选择 k 个点作为初始中心点。这个步骤非常重要，因为初始中心点的选择会影响最终聚类结果的好坏。如果初始中心点选择不当，可能会导致算法陷入局部最优解。2.2 分配样本到最近的中心点 一旦初始中心点确定后，我们就可以开始分配样本了。对于每个数据点，我们计算它到所有中心点的...
K-Means 算法 步骤 : 给定数据集 X , 该数据集有 n 个样本 , 将其分成 K 个聚类 ; ① 中心点初始化 : 为K 个聚类分组选择初始的中心点 , 这些中心点称为 Means ; 可以依据经验 , 也可以随意选择 ; ② 计算距离 : 计算n 个对象与 K 个中心点 的距离 ; ( 共计算 n×K 次) ③ 聚类分组 : ...
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类...