百度试题 结果1 题目K-means聚类中K值选取的方法是()。 A. 随机拔取 B. 手肘法 C. 密度分类法 D. 大腿法 相关知识点: 试题来源: 解析 BC 反馈 收藏
在K-means聚类算法中,选择合适的K值(即聚类的数量)是一个重要且复杂的问题。以下是一些常用的方法来确定K值: 肘部法则(Elbow Method): 基本思想:通过计算不同K值下的误差平方和(SSE),然后绘制SSE与K值的关系图。当SSE下降速度开始变慢时,对应的K值即为肘部点,通常选择该点作为最佳的K值。 示例代码(Python): ...
显然,肘部对于的k值为4,故对于这个数据集的聚类而言,最佳聚类数应该选4 2.轮廓系数法 fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_scoredeftrain_cluster(train_vecs,model_name=None,start_k=2,end_k=20):print('training cluster')scores=[]models=[]foriinrange(start_k,end_k):k...
k值的选取一般不会很大，因此可以通过枚举法，如选择2~10分别运行，每次求取一次平均轮廓系数，最大值为最优。4、初始聚类中心点（centroids）的选取 初始centroids的选取对算法收敛的速度和结果都有很大影响。已确定聚类数量k之后，采用k-means++算法可以择优选取centroids。该算法的基本原则是使初始聚类中心点之间的距...
什么是K均值聚类? K-Means是一种聚类算法,其主要目标是将相似的元素或数据点分组为一个聚类。K-均值中的“ K”代表簇数。 距离量度将确定两个元素之间的相似性,并将影响簇的形状。通常,欧几里得距离将用于K-Means聚类 欧几里得距离是“普通”直线。它是欧氏空间中两点之间的距离。
Kmeans聚类-K值以及簇中心点的选取 - 全文 KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇...
KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者...
上限通常不大，我们设上限为8），对每个k值进行聚类并记录对应的SSE，绘制成k与SSE的关系图。选取图中的肘部对应的k值作为最佳聚类数。此外，还需关注类间距离的变化趋势。通过类间距离随聚类个数上升的变化示例程序，我们可以综合考虑类内距离与类间距离，合理选取聚类个数，以获得更准确的聚类效果。
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