轮廓系数法确定最佳的k值 由上图可以看出当k=3值轮廓系数达到最大值,此时的聚类效果最好,因此k应该选择3。 可以看一下当k=3时聚类中心与样本点的分布情况,选取的聚类中心还是挺准确的。因为是模拟产生的数据,所有聚类效果异常的好,但是在实际的应用中一般不会有这么好的聚类效果 的。 聚类中心与样本点的分布图...
实际上,一开始是很难确定聚类数的,下图的两种聚类数似乎都是可行的: 但是,也存在一种称之为肘部法则(Elbow Method)的方法来选定适当的K值: 上图曲线类似于人的手肘,“肘关节”部分对应的 K 值就是最恰当的 K 值,但是并不是所有代价函数曲线都存在明显的“肘关节”,例如下面的曲线: 一般来说,K-Means 得到...
其基本流程是：首先，随机初始化k个聚类中心，计算每个数据点到这些中心的距离；接着，将数据点分配到最近的中心；然后，根据新分配的点重新计算每个类别的中心；最后，重复这个过程，直到达到预设的停止条件。选择合适的k值是关键，常用的策略包括肘部法则和轮廓系数法。肘部法则是通过观察损失值（如误差平方...
kmeans聚类,肘部法确定聚类个数 代码对数据先进行归一化 kmeans聚类,肘部法确定聚类个数 代码对数据先进行归一化然后聚类 可设定聚类个数范围,根据肘部法选择合适的聚类个数 可求得每类的具体数据 matlab代码,备注清楚,更改为自己的数据和要求即可 ID:8750705318262195...
个回答 Identified in the k-means algorithm clustering number k2013-05-23 12:21:38 回答:匿名 In determining K - Means algorithm together in such a few K 2013-05-23 12:23:18 回答:匿名Determines cluster integer K in the K-Means algorithm 2013-05-23 12:24:58 回答:匿名...
使用k -means算法得到了三个聚类中心,分别是[1,2],[-3,0],[4,2],现输入数据X=[3,1],则X属于第几类( )。A.1B.3C.2D.不能确定
K-means 算法是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。A.正确B.错误
K-means聚类的结果中___。 A. 类别的个数不确定 B. 最终的类别之间不能有样本的交叉 C. 最终的类别之间允许有少量样本的交叉 D. 不同类别的元素之间相似度大
A.簇个数k需要预先指定,但实际上难以确定B.由于簇的质心(即均值)作为簇中心进行新一轮聚类计算,孤立点和噪声点会导致簇质心偏离真正的数据密集区,所以k-means对噪声点和孤立点很敏感C.不能用于发现非凸形状的簇,或具有各种不同大小或密度的簇。例如图3-1所示的两个簇,用k-means划分方法不能正确识别,原因在于...