K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的类别。它的目标是最小化数据点与其所属类别的质心之间的平方距离之和。 使用JavaScript实现K-means聚类算法时,可能会遇到收敛但不稳定收敛的情况。这意味着算法可能会在某些情况下收敛到一个局部最优解,而不是全局最优解。这种情况...
Kmeans算法是一种常用的聚类算法,它通过迭代的方式将数据集划分为K个不同的簇。不管聚类中心是如何初始化的,Kmeans算法都能保证收敛。 Kmeans算法的收敛性是由其迭代更新的过程决定的。具体...
Kmeans聚类算法对异常值非常敏感。它是一种基于距离的聚类方法,通过计算簇中心来划分数据点。然而,当数据集中存在异常值时,Kmeans的簇中心可能会偏离实际位置,因为簇内数据点的均值容易受到极端值的影响。📊例如,在一个包含异常值的数据集中,Kmeans算法可能会将一个远离其他数据点的异常值视为一个独立的簇,导致簇...
接下来,我们使用k-means算法对预处理后的文本数据进行聚类。k-means算法是一种迭代的聚类算法,它将文本数据划分为k个簇,每个簇都有一个中心点。 在聚类完成后,我们可以获取每个簇的中心点。这些中心点代表了该簇的特征向量,可以用于表示该簇的主题或特征。