关于k-means算法,正确的描述是:A.初始值不同,最终结果可能不同B.能找到任意形状的聚类C.不能使用核函数(kernel function)D.每次迭代的时间复杂度
关于K-Means算法的正确描述有哪些( )?A.无法对一些非凸形状的簇进行发现B.可以保证全局最优C.算法比较容易实现D.需要实现确定参数K
描述K-means聚类算法的基本原理,并举例说明其在实际问题中的应用。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法,其目标是将数据点划分到K个簇中,使得每个数据点与其所属簇的中心点的距离之和最小。例如,在市场细分中,K-means聚类可以用来将客户根据购买行为划分为不同的群体。
K-Means算法,也被称为K-平均或K-均值算法,是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是聚焦于相似的无监督的算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。之所以被称为K-Means是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含...
K-means算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集分成K个簇。该算法的步骤包括初始化中心点、分配数据点到最近的簇、更新簇的中心点和重复迭代直至收敛。通过不断迭代更新簇的中心点,K-means算法能够找到数据集中的簇结构,并将数据点分配到最合适的簇中。这种算法简单且易于实现,适用于大规模数据集和高维数据,...
1. Kmeans算法的认识 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也是一种无监督的机械学习算法。 聚类的认识 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类技术经常被称为无监督学习。
具体的k-means原理不再累述,很详细的请见 深入浅出K-Means算法 我这里用自己的话概括下 随机选k个点作为初代的聚类中心点 计算其余各点到这些聚类中心点的‘距离’,并选择距离自己最近的聚类点作为自己的类,给自己打上标签 属于同一簇的一群点进行取质心运算,计算新的簇中心 ...
关于KNN与k-means算法,描述正确的是()A.KNN是分类算法,k-means是聚类算法B.它们都属于有监督学习算法C.都是在数据集中找离它最近的点D.都有明显的前
K-means 算法的初始“簇中心”点是随机选取的，所以最终求的得簇中心的划分与随机选取的“簇中心”有...