k-means聚类的计算公式 K-Means聚类算法的计算公式为: 1.随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)。 2.分别计算每个数据点到k个种子点的距离,离哪个种子点最近,就属于哪类。 3.重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值)。 4.重复2、3步,直到种子点坐标不变...
k-means聚类算法在进行聚类时需要先确定簇的个数k,k由用户给定。每个簇通过其质心(簇中所有元素的均值)。k-means的工作流程也很简单,首先随机选定k个初始点作为各簇的初始质心,然后将数据集中的每个点分配到离其最近的簇中,距离计算用上面提及的欧式距离。其算法流程如下图所示[1]: 输入:样本集D={x1,x2,…...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
比如一个簇中有2、4、6、8、100五个数据,那么新的质点为24,显然这个质点离绝大多数点都比较远;在当前情况下,使用中位数6可能比使用均值的想法更好,使用中位数的聚类方式叫做K-Mediods聚类(K中值聚类)。 初值敏感:K-means算法是初值敏感的,选择不同的初始值可能导致不同的簇划分规则。为了避免这种敏感性导致...
K-means聚类算法公式主要涉及到距离计算和质心更新两个步骤。首先，K-means聚类算法的核心是计算数据点与各质心之间的距离。在算法迭代过程中，每个数据点会被分配到距离其最近的质心所代表的簇中。距离计算通常采用欧氏距离公式，对于二维平面上的两个点(x1, y1)和(x2, y2)，它们之间的欧氏距离d可以...
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下面是 K-means 聚类的公式: 1. 随机初始化 K 个中心点 在 K-means 聚类中,首先需要随机初始化 K 个中心点。这些中心 点可以是数据集中的任意点。 2. 计算每个数据点到中心点的距离 对于每个数据点,计算它到每个中心点的距离。这里可以使用欧几 里得距离或曼哈顿距离等距离度量方法。 3. 将每个数据点分配...
百度试题 题目以下距离公式不能用于KMeans聚类的是() A.闵可夫斯基距离B.欧氏距离C.曼哈顿距离D.汉明距离相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
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更多“以下距离公式不能用于KMeans聚类的是()……”相关的问题 第1题 下列关于Kmeans聚类算法的说法错误的是( )。 A、对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性 B、是一种无监督学习方法 C、K值无法自动获取,初始聚类中心随机选择 D、初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大 点击查看答案 第2题 以下哪些不是...