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。
下面对k-means聚类描述不正确的是()A.对噪声和离群点敏感B.在指定K的前提下,每次结果都是相同的C.算法复杂度为O(nkt)D.不适合发现非凸形状的聚类
【单选题】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. 它们都是监督学习C. 都是在数据集中找离它最近的点D. 都
以下对于k-means算法描述错误的是:A.k-means算法不断更新簇的均值B.簇相似度计算基于距离度量C.聚类中心的数量需要事先设定D.迭代计算簇间的联通性
k-means聚类算法是一种广泛使用的聚类算法,它通过迭代的方式将数据划分为k个簇,使得簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的数据点相似度较低。下面是对k-means聚类算法的伪代码描述,遵循了您提供的提示: 1. 输入和输出 输入: 数据集 D={x1,x2,...,xn}D = \{x_1, x_2, ..., x_n\}D={x1,...
kmeans聚类算法的基本思想和算法描述 kmeans聚类算法是一种无监督的机器学习算法,用于将数据集中的数据分成k个不同的类别或簇。其基本思想是在多维空间中,将n个数据点分成k个簇,使得簇内的数据点相似度最大化,簇间的数据点相似度最小化。相似度通常使用欧氏距离或余弦相似度来衡量。 kmeans聚类算法的数学原理:...
再发生变化为止;(3)根据每个聚类对象的均值(中心对象), 计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;(4)重 新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象) 3.java算法的实现说明 1)假设给点一组c点资料X={x1,...,xc},每一点都有d维;给定一个群聚的数目k, 求其 最好的聚类结果...
Python 数据挖掘建模平台操作手册 3.4.7 聚类 3.4.7.1 K-Means 图标: 描述:K-Means 是 Mac Queen 提出的一种非监督实时聚类算法,在最小化误差函数的基 础上将数据划分为预定的类数 K. 字段属性 特征列:需要进行聚类的列,请选择数值型数据,如果勾选了非数值类型数据,则会自 动过滤,下个组件可能无法获取所有...
下面描述属于K-means聚类算法特点的有___。 A. 算法迭代执行 B. 需要初始化聚类质心 C. 数据需要带有分类标签 D. 需要事先确定聚类数目
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.它们都是监督学习C.都是在数据集中找离它最近的点D.都有明显的前期训