在使用SPSS软件进行K均值聚类时,以下说法正确的是A.K-means聚类一般步骤是“先取得K值——把每个点划分进相应的簇——取平均值重新计算中心点——迭代计算中心点——
答:k-means聚类算法基本原理:将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点,算法的主要思想是通过迭代过程把数据划分为不同的类别,使得评价聚集类性能的准则函数达到最优,从而使生成的每个聚集类的紧凑,类间独立。 操作步骤: 输入:数据集,其中的数据样本只包含描述属性,不包含类别属性。聚类个数K ...
K均值聚类也称K-means聚类，是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。因为需要计算距离，所以决定了K-means算法只能处理数值型数据，而不能处理分类属性型数据。K均值聚类...
首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分的聚类算法; 接着,介绍K-means原理、K-means算法、K-means特征工程(类别特征、大数值特征)、K-means评估(SSE、轮廓系数),重点阐述了如何确定K值,如何选取初始中心点,如何处理空簇; 然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类...
K-均值算法是一个知名算法的聚类分析,最初称为 Forgy 的研究 (Forgy 1965 年),和它被广泛使用在市场细分等 (李 et al.2009年) 等各个领域。分区的 K-均值算法基于在群集中,对象的均值和主要步骤,如下所示: 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 K手段算法是叫作Forgy的研究群分析的知名的算法,最初的...
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