k-Means算法的计算流程:1)随机选择k个质心作为初始分类的中心点;2)计算每个样本与所有质心之间的距离,将样本分配到最近的质心所代表的类别中;3)重新计算每个类别的质心,计算方法是将属于该类别的所有样本的位置坐标取平均值;4)重复执行步骤2和3直到质心位置不再改变或者达到预设的迭代次数。 咨询记录 · 回答于2023...
2、kmeans的算法原理是什么? 任取几个点作为聚类中心;迭代n轮:先给每个点找距离最近的中心,然后将中心作为变量,优化目标函数(mse),中心位置和每个样本所属类别交替迭代。3、DBScan和层次聚类的原理是什么? 4、transformer的原理是什么? 5、大模型微调的流程是什么?6、lora和stable diffusion怎么用?7、NLP大模型...