百度试题 题目使用K-Means算法进行聚类时,哪些参数需要用户预先指定?( ) A.聚类中心B.样本集大小C.样本集总数相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
百度试题 题目K-Means聚类算法须事先给定聚类数k值。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
在大数据分析中,使用K-means 聚类算法时,通常需要预先指定哪个参数()? A.聚类的中心数(K 值)B.数据集的大小C.数据的维度D.聚类的形状 参考答案: 进入题库练习 查答案就用赞题库小程序 还有拍照搜题 语音搜题 快来试试吧 无需下载 立即使用 你可能喜欢 单项选择题 在大数据项目中,哪个阶段可能涉及使用...
DBSCAN算法不再需要指定簇的数量,可以发现任意形状的簇,能够很好的检测到离群 点或噪音点,但不擅长处理高纬度的数据,超参数的选择依赖经验,算法执行效率相对较慢。 K-Means算法与DBSCAN算法各有优劣,都是机器学习中常用的聚类算法,实际使用中需要 根据自己数据集的具体情况展开尝试。
3. K-means聚类算法,是一种广泛使用的聚类算法,其中k是需要指定的参数,即需要创建的簇的数目,K-means算法中的k个簇的质心可以通过随机的方式获得,但是这些点需要位于数据范围内。在算法中,计算每个点到质心得距离,选择距离最小的质心对应的簇作为该数据点的划分,然后再基于该分配过程后更新簇的质心。重复上述过程...
聚类 k均值 基于密度的聚类 最大期望聚类 降维 潜语义分析(LSA) 主成分分析(PCA) 奇异值分解(SVD) k均值(k-means)是聚类算法中最为简单、高效的,属于无监督学习算法 核心思想:由用户指定k个初始质心(initial centroids),以作为聚类的类别(cluster),重复迭代直至算法收敛 ...
K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作为中心点,然后遍历整个数据集的各条记录,将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中,...
对于K-means聚类而言,首先要确定的第一个参数就是聚类个数K。具体的方法有以下两种,第一种是目的导向,根据先验知识或者研究目的,直接给定一个具体的K值,比如根据实验设计的分组数目定K值,根据样本的不同来源定K值等;第二种方法称之为Elbow, 适合没有任何先验的数据,通过比较多个K值的聚类结果,选取拐点值,图示如下...
K均值聚类 (K-Means) K均值聚类是机器学习中最受欢迎和最广泛使用的聚类算法之一。它是无监督学习的代表,典型地用于市场细分、图像分割、社交网络分析等。由于其简洁性和效率,K均值已经成为初学者和研究者首选的工具,尤其是当面对大规模数据集时。 1.算法解读 ...
K-means是一种典型的聚类算法,它是基于距离的,是一种无监督的机器学习算法。 K-means需要提前设置聚类数量,我们称之为簇,还要为之设置初始质心。 缺点: 1、循环计算点到质心的距离,复杂度较高。 2、对噪声不敏感,即使是噪声也会被聚类。 3、质心数量及初始位置的选定对结果有一定的影响。