k-均值聚类算法的步骤如下: 步骤1:初始化 a. 随机选择k个数据点作为初始的簇中心点。 步骤2:分配数据点到簇 a. 对于每个数据点,计算其与每个簇中心点的距离。 b. 将数据点分配到距离最近的簇中。 步骤3:更新簇的中心点 a. 对于每个簇,计算其中所有数据点的平均值。 b. 将该平均值作为新的簇中心...
均值聚类的主要步骤包括,,。 相关知识点: 试题来源: 解析 ①. 初始化质心 ②. 分配样本到最近的质心 ③. 更新质心 【详解】 本题考查机器学习。初始化质心是为了给聚类过程提供起始点,通常随机选择K个样本点作为初始质心。分配样本到最近的质心是根据样本与质心的距离,将样本划分到距离最近的质心所属的簇。更新...
K 均值法是麦奎因 (MacQueen 1967) 提出的,这种算法的基本思想是将每一个样品分配给最近中心 ( 均值 ) 的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: ( 1 )将所有的样品分成 K 个初始类; ( 2 )通过欧几里得距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类,重新计算中心坐标; ( 3 )重复步骤...
简述K-均值聚类分析的基本步骤 相关知识点: 试题来源: 解析 解答: 第 1 步:确定要分的类别数目K 需要研究者自己确定在实际应用中,往往需要研究者根据实际问题反复尝试,得到不同的分类并进行比较,得出最后要分的类别数量。 第 2 步:确定K个类别的初始聚类中心 要求在用于聚类的全部样本中,选择K个样本作为K个...
简述k-均值聚类的计算步骤 K-means聚类是一种基于距离计算的聚类分析方法,主要包括以下步骤: 1.确定聚类数:首先需要根据问题的需求和数据特点确定聚类数量k。 2.选择初始点:从数据集中随机选择k个点作为初始簇中心。 3.计算距离:将每个数据点分别与k个初始簇中心进行距离计算,然后将其分配至离它最近的簇中心。 4...
k均值聚类算法主要包含以下几个步骤: 步骤1:初始化 首先需要确定要划分的类别数k,并随机选择k个样本作为初始聚类中心。这些聚类中心可以是随机选择的,也可以根据领域知识或经验来确定。 步骤2:分配样本到最近的聚类中心 对于每个样本,计算它与各个聚类中心之间的距离,并将其分配到距离最近的聚类中心所代表的类别。 步...
K均值聚类分析算法步骤：① K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中心 ② 计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的距离，将数据对象分到距离聚类中心最近的那个数据集中，当所有数据对象都划分以后，就形成了K个数据集（即K个簇）③ 接下来重新计算每个簇的数据对象的均值，将均值作为新的聚类中心 ④ 最后计算每个...
A. 初始化质心 B. 分配样本到最近的质心 C. 更新质心 D. 计算样本之间的距离 相关知识点: 试题来源: 解析 D 【详解】 本题考查机器学习。K-均值聚类的主要步骤包括初始化质心、分配样本到最近的质心和更新质心等。计算样本之间的距离虽然在计算过程中涉及,但不是K-均值聚类的主要步骤。故选D。反馈 收藏 ...
答:基本思想:1.一个样品分配给最近中心(均值)的类中,将所有样品分成 k个初始 类。2.通过欧式距离将每个样品划入离中心最近的类中,并对得到样品或失去样品的类 重新计算中心坐标。3.重复步骤2,直到所有样品都不能再分配时为止。 6判别分析的分类。 答:判别分析是多元统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分...