K-means聚类方法的特点不包括( )A.需要给定聚类的数目B.所有观察值最终聚成一类C.处理速度快,占用内存少D.适用于大样本的聚类分析的答案是什么.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
下面对k-means聚类描述不正确的是()A.对噪声和离群点敏感B.在指定K的前提下,每次结果都是相同的C.算法复杂度为O(nkt)D.不适合发现非凸形状的聚类
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百度试题 题目影响K-means聚类算法的主要因素不包括: A.聚类准则B.初始聚类中心选取C.输入样本顺序D.模式相似度测度相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
试题题型【单选题】 试题内容 K-means算法的缺点不包括() A K必须是事先给定的 B 选择初始聚类中心 C 对于“噪声”和孤立点数据是敏感的 D 可伸缩、高效
百度试题 题目K-means算法的缺点不包括? A. K必须是事先给定的。 B. 选择初始聚类中心。 C. 对于“噪声”和孤立点数据是敏感的。 D. 可伸缩、高效。 相关知识点: 试题来源: 解析 D.可伸缩、高效。反馈 收藏
而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心: 假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K),则在选取第n+1个聚类中心时:距离当前n个聚类中心越远的点会有更高的概率被选为第n+1个聚类中心。 在选取第一个聚类中心(n=1)时同样通过随机的方法。 可以说这也符合我们的直觉:聚类中心当然是互相离得越远越好。这个改...
K-means算法的缺点不包括()A.K必须是事先给定的B.选择初始聚类中心C.对于“噪声”和孤立点数据是敏感的D.可伸缩、高效