K-means算法的不足包括：对于数据分布较为复杂或存在异常值的情况，K-means算法的聚类效果不太理想，容易出现偏差。K-means算法需要预先指定簇的数量k，但在实际情况中，确定簇的数量比较困难，容易影响聚类结果。K-means算法的初始质心位置是随机选择的，容易受到初始值的影响，可能导致不同的聚类结果。K...
异常现象 常规情况下,以上处理后,会根据dataframe上的索引列顺序的label(0～8的数值)。 但是,我们在执行代码过程中,出现了raise ValueError('Length of values does not match length of ' 'index')错误,该错误是由于对label值进行翻译的时候出现了label个数不到8个的情况。也就是说,k-means算法最后给出少于8...
缺点：1、聚类个数K需要自己决定，因此在不知道具体有多少类时需要从2开始多次尝试，选择最好的 2、当k确定时，聚类效果和初始中心选择有关，所以算法很不稳定 3、算法在维数较多时，由于需要多次迭代，花费时间较长
K-means算法方法的不足:( )。A.聚类类别数需要事先给定B.初始聚类中心的确定对结果有影响C.需要迭代调整聚类中心D.当数据量较大时,需考虑算法效率的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化
今天稍微有点空闲，写了一个不足20行的 k-means 均值聚类算法，1万个样本平均耗时20毫秒（10次均值）。同样的数据样本，网上流行的算法平均耗时3000毫秒（10次均值）。差距竟然达百倍以上，令我深感意外，不由得再次向 numpy 献上膝盖！以下是我的代码，包含注释、空行总共26行，有效代码16行。1import numpy as...
我想问一下我有15000个(20000,50)ndarray 组成的数据集,pycharm无法一次性运算,一运行内存就不足,只能一个个进行,怎么进行k-means 啊? 刘启林:K-means(K-均值)算法的原理、Python实现和应用 发布于 2023-02-01 17:20・IP 属地湖北 赞同 分享收藏 ...
答案 1、 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;2、 根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;3、 重新计算每个(有变化)聚类的均值... 相关推荐 1 简述K-means算法的基本过程及其不足.《数据挖掘》作业题追分100 反馈...
关于k-means 均值聚类算法的原理介绍、实现代码,网上有很多,但运行效率似乎都有点问题。今天稍微有点空闲,写了一个不足20行的 k-means 均值聚类算法,1万个样本平均耗时20毫秒(10次均值)。同样的数据样本,网上流行的算法平均耗时3000毫秒(10次均值)。差距竟然达百倍以上,令我深感意外,不由得再次向 numpy 献上膝...
关于k-means 均值聚类算法的原理介绍、实现代码,网上有很多,但运行效率似乎都有点问题。今天稍微有点空闲,写了一个不足20行的 k-means 均值聚类算法,1万个样本平均耗时20毫秒(10次均值)。同样的数据样本,网上流行的算法平均耗时3000毫秒(10次均值)。差距竟然达百倍以上,令我深感意外,不由得再次向 numpy 献上膝...
想问一下我有15000个(20000,50)ndarray 组成的数据集,pycharm无法一次性运算,一运行内存就不足,只能一个个进行,怎么进行k-means和模型评估 啊? 发布于 2023-02-02 00:14・IP 属地湖北 赞同 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧登录...