1.5 kmeans与knn区别: kmeans 是无监督学习的聚类算法,没有样本输出 knn是监督学习的分类算法,有对应类别输出,knn基本不需要训练,对测试集里的点,只需要找到在训练集中最近的k个点,用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别 kmeans则有明显的训练过程,找到k个类别的最佳质点,从而决定样本...
【GIS人必备】最强KMeans聚类分析工具横空出世啦! 本视频结合K-Means聚类分析算法+GIS数据演示了基于多维度数据进行聚类分析的过程。并基于ArcG136 0 2024-10-11 01:21:59 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~点...
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标准化+降维+聚类
百度试题 结果1 题目下列关于K-Means聚类说法错误的是() A. 聚类的簇个数会由模型自动给出 B. 可以使用多组随机的初始中心点进行计算 C. 聚类前应当进行维度分析 D. 聚类前应当进行数据标准化 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
题目下列关于k-means聚类说法是错误的是( )——[单选题] A. 聚类的簇个数会由模型自动给出 B. 可以使用多组随机的初始中心点进行计算 C. 聚类前应当进行维度分析 D. 聚类前应当进行数据标准化 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏