1. 选择初始质心：首先，从数据集中随机选择k个点作为初始质心。这些质心是聚类的中心点，用于代表各个聚类。2. 分配数据点到最近的质心：接下来，遍历数据集中的每个点，将其分配给最近的质心。这一步通常通过计算数据点与各个质心之间的距离（如欧氏距离）来完成。3. 更新质心位置：在分配完所有数据点...
A.使用K均值聚类方法,需要一开始设置聚类个数 B.K均值聚类适用于数据是连续型的场合 C.我们只能利用侧影统计量辅助决定K均值聚类个数的选择 D.变量个数越多,K均值聚类结果越好 正确答案:变量个数越多,K均值聚类结果越好我们只能利用侧影统计量辅助决定K均值聚类个数的选择 ...
关于k-means聚类算法,以下说法错误的是 A、对大数据及有较高的效率并且具有可伸缩性 B、是一种无监督学习方法 C、k值无法自动获取,初始聚类中心随机选择 D、初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大
关于K均值聚类算法描述不正确的是以下哪个() 单项选择题关于K均值聚类算法描述不正确的是以下哪个() A.算法原理易于理解 B.参数只有一个 C.需要给定族数 D.不存在迭代过程 点击查看答案 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号) 您可能感兴趣的试卷