解析 解:(一)聚类分析直观地可认为是根据各个特征的模式特征的相似度进行分类,相似的归为一类,不相似的归为另一类,或者可以认为它是空间中包含相对密度点联系区域,由相对低密度点区域讲其他相对高密度点区域分开。聚类分析是一种无教师的分类方法。反馈 收藏 ...
K-均值聚类分析算法是一种非常流行的无监督学习方法,主要用于将数据集划分为K个不同的簇或组。这种算法通过迭代优化过程,将数据点分配给K个不同的中心点,使得每个数据点到其所在簇的中心点的距离之和最小。 算法的基本步骤如下: 1. 初始化:选择K个数据点作为初始的簇中心点。这些中心点通常随机选择,但也可以...
k均值聚类是一种矢量量化方法,起源于信号处理,其目的是将n个观测值划分为k个聚类,其中每个观测值都属于均值最近的聚类(聚类中心或聚类质心),作为聚类的原型。这将导致将数据空间划分到Voronoi单元格中。 聚类分析是数据挖掘中的常用方法。k均值聚类可以最小化聚类内的方差(欧几里德距离的平方),但不能最小化规则的...
重要保持客户、一般价值客户、一般发展用户、一般挽留客户与一般保持客户。K平均值聚类是由用户指定类别数的大样本资料的逐步聚类分析方法。它先对数据进行初始分类，然后逐步调整，得到最终分类数。当要聚成的类数已知时，使用K平均值聚类的处理速度快，占用的计算机内存少。把时间用于少数重要的事情 ...
百度试题 结果1 题目数据分析中的K-均值聚类主要用于什么? A. 将数据分组 B. 数据清洗 C. 数据加密 D. 数据存储 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目关于聚类分析的要点,错误的是[ ] A. 根据不同的特征指标聚出的类是不同的 B. 定义什么是“相似的研究对象” C. 层次聚类就是k均值聚类 D. 如何归类 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
k-均值聚类对所有聚类的变量有个要求就是必须是连百续性数度值变量
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会...