1 k-means算法容易收敛于局部最小值,基于此可以用二分K-均值(bisecting K-means)的算法。 2 k-means算法的聚类结果对K值和初始聚类中心敏感。 本文给出一种确定K值和初始聚类中心的算法,可以保证k-means收敛于一个较好的结果。 1 K值怎么确定? Canopy算法计算聚类的簇数 将数据集向量化得到一个list后放入内存,...
因此,如何在K-Means算法中确定合适的K值成为该算法的一大问题。本文讨论了几种常用的确定K值的方法,并详细讨论了一种利用评价函数判断K值好坏的方法,之后在若干个数据集中进行了测试,取得了较好的效果。 1.1 聚类算法的演变 正所谓,物以类聚,人以群分。将可识别的物体进行分类一直以来都是符合人类的基本认知规律的...
因此,如何在K-Means算法中确定合适的K值成为该算法的一大问题。本文讨论了几种常用的确定K值的方法,并详细讨论了一种利用评价函数判断K值好坏的方法,之后在若干个数据集中进行了测试,取得了较好的效果。 1.1 聚类算法的演变 正所谓,物以类聚,人以群分。将可识别的物体进行分类一直以来都是符合人类的基本认知规律的...
K-Means算法中K值的确定源代码K-Means算法中K值的确定源代码 MATLAB文件 %main.m clear; maxK=12; dimension =2; % X1 = randn(200,2); fori=1:200 X1(i,:) = X1(i,:)+[10,5]; end X2 = randn(200,2); fori=1:200 X2(i,:) = X2(i,:)+[-10,8]; end X3 = randn(200,2)...
使用各个簇误差平方和的总和，即 然后绘制一条曲线，使用肘部定则确定最佳的聚类数
使用各个簇误差平方和的总和，即 然后绘制一条曲线，使用肘部定则确定最佳的聚类数
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以下选项中,不是K-means算法缺点的是( )A.对异常值敏感;B.需要提前确定k值;C.结果不稳定;D.算法简单
关于kmeans算法,不正确的是A.原理简单,容易实现B.K值很难确定C.聚类效果依赖于聚类中心的初始化D.对噪音和异常点不敏感
因此,如何在K-Means算法中确定合适的K值成为该算法的一大问题。本文讨论了几种常用的确定K值的方法,并详细讨论了一种利用评价函数判断K值好坏的方法,之后在若干个数据集中进行了测试,取得了较好的效果。 1.1 聚类算法的演变 正所谓,物以类聚,人以群分。将可识别的物体进行分类一直以来都是符合人类的基本认知规律的...