Kmeans聚类算法为一般的无监督的数据挖掘算法,它是在没有给定结果值的情况下,对于这类数据进行建模。聚类算法的目的就是根据已知的数据,将相似度较高的样本集中到各自的簇中。 Kmeans聚类思想 Kmeans就是不断的计算各样本点与簇中心之间的距离,直到收敛为止,大致分为以下4个步骤: 从数据中随机挑选K个样本点作为...
其中xi是第i个data,uj是第j(1~k)的聚类中心,这个公式的意思就是求出每一个data到k个聚类中心的距离,并求出最小距离,那么数据xi就可以归到这一类。 formula 2: 这个公式的目的是求出新的聚类中心,由于之前已经求出来每一个data到每一类的聚类中心uj,那么可以在每一类总求出其新的聚类中心(用这一类每一个d...
k-means 算法中,下列说法错误的是:A、k-means 算法中,初始阶段聚类中心可以是随机选取的B、两个样本对象的距离越近,其相似度就越大C、K-means算法的目的是寻找固定数目的聚类中心 ,这些聚类中心是由距离靠近的对象组成D、k-means算法中,k的意义就是有k个样本组成一个聚类中心。
(1)聚类是一种无监督的学习方法,在 K-means 算法中 K 是事先给定的,K均值算法需要用户指定创建的簇数k,但这个 K 值的选定是非常难以估计的。 (2)在 K-means 算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响,一旦初始值选择的不好...
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