面试题:Kmeans中的K是怎么选的发布于 2021-01-13 13:45 · 1 万次播放 赞同18添加评论 分享收藏喜欢 举报 视频相关好物 广告 百面机器学习(算法工程师带你去面试) 京东 ¥65.10 机器学习面试面试技巧面试问题深度学习(Deep Learning)神经网络 ...
第一次是随机选取，第二次是在第一次的基础上，因为第一次已经形成了簇，当然此时的簇还不稳定，第二次的簇中心就是第一次求得的簇的平均数，比如第一次形成K个簇，K1有10个元素，那么第二次的K1的中心就是这10个元素的平均数，以此类推，后面都是这么做。希望得到你的采纳和赞赏。
我的理解是:K-Means算法选取前K个点为中心,数据输入顺序不同,选取的K个中心点就不同,因此聚类结果不同.这个的根源还是K-Means算法对初始聚类中心的敏感性而且,我做过实验,打乱了iris中数据的顺序,得到3个不同的数据集.但是我采用相同的中心,得到的结果是一样的.大家是怎么理解:K-Means算法对数据输入顺序敏感...
一、点击下图中红圈指示“Find Files”。二、执行完步骤一，出现下图，先在红圈1中输入“kmeans”，再在红圈2中选择文件类型为“.m“，再在红圈3中选择搜索范围”Entire MATLAB path“，再点击红圈4中”Find“，然后就会出现红圈5中的”kmeans.m“，这时双击”kmeans.m“即可打开kmeans函数的源代码。
没有复现你说的问题，本机测试可以通过。如果你遇到了错误，至少应该贴出来错误信息，另外代码尽量复制...
我的理解是:K-Means算法选取前K个点为中心,数据输入顺序不同,选取的K个中心点就不同,因此聚类结果不同.这个的根源还是K-Means算法对初始聚类中心的敏感性而且,我做过实验,打乱了iris中数据的顺序,得到3个不同的数据集.但是我采用相同的中心,得到的结果是一样的.大家是怎么理解:K-Means算法对数据输入顺序敏感...