具体而言,K-means算法的终止条件如下: 1.簇的数量达到最大值:当聚类簇的数量达到预设的最大值时,算法就会停止聚类。 2.簇的大小达到最大尺寸:当聚类簇的大小达到最大尺寸时,算法就会停止聚类。 3.没有新的数据点加入:当所有的数据点都被正确地分配到不同的簇内时,算法就会停止聚类。 需要注意的是,不同的算...
百度试题 结果1 题目下列哪个是Kmeans聚类算法的终止条件? A. 达到最大迭代次数 B. 所有样本聚类中心不再变化 C. 聚类中心距离小于阈值 D. 聚类中心距离变化小于阈值 相关知识点: 试题来源: 解析 B. 所有样本聚类中心不再变化 反馈 收藏
K-MEANS算法的终止条件可以是以下任何一个：1、没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。2、没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。3、误差平方和局部最小。伪代码 选择k个点作为初始质心。repeat 将每个点指派到最近的质心，形成k个簇，重新计算每个簇的质心，until，质心不发生变化。
XII . 高斯混合模型 聚类分析 算法终止条件 1 . 继续迭代 : 将参数值带入如下 评分函数 (似然函数 ) , 如果评分函数值发生了改变 , 那么继续迭代 , 更新 3k 个参数值 , 计算 每个样本 属于 每个分组的 k×n 个概率 ; 2 . 似然函数 : 高斯混合模型 中 , 采用似然函数 , 作为评分函数 ;E=n∏j=1p...
下面哪个情形不适合作为K-Means迭代终止的条件?() A. 前后两次迭代中,每个聚类中的成员不变 B. 前后两次迭代中,每个聚类中样本的个数不变 C. 前后两次迭代中,每个聚类的中心点不变 D. 迭代次数达到预设上限值 考考朋友 求助朋友 下一题 参考答案: ...
常用的K-means终止条件有以下几种: 3.1. 质心不再改变 一种常见的终止条件是当K-means算法的迭代过程中质心不再改变时停止迭代。即当每个簇的质心与其上一轮迭代的质心相同或相似时,认为算法已经收敛,可以停止迭代。这种终止条件简单直观,但不一定能得到最优解,因为可能会收敛到局部最优解。 3.2. 簇内SSE不再...
1 . 初始设定 :k kk个中心点 ( K-Means ) ,k kk组参数 ( 高斯混合模型 ) ; ① K-Means 初始化中心点 :第一次迭代时 , 需要指定初始的k kk个聚类的中心点 ; ② 高斯混合模型 初始化参数 :第一次迭代时 , 需要指定初始的k kk组参数 , 均值μ i \mu_iμi, 方差Σ i \Sigma_iΣi...