一种常用的方法是通过观察聚类结果的稳定性来确定迭代次数。具体来说,我们可以多次运行K-means算法,每次使用不同的随机初始聚类中心,并计算每次运行后的聚类结果之间的相似度。如果多次运行的聚类结果相似度较高,说明算法已经收敛,可以停止迭代。相反,如果多次运行的聚类结果相似度较低,说明算法还未收敛,需要增加迭代...
缩小测量数据的误差。kmeans迭代次数的意义是为了缩小测量数据的误差。kmeans是一种迭代求解的聚类分析算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表。
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A.k-means聚类算法的时间复杂度是O(NKT),其中N为样本个数,K为聚类团数量,T为迭代次数B.k-means的聚类结果和初始聚类中心点的选取有关C.k-means聚类算法无法自动确定聚类团数量D.k-means聚类算法是全局收敛的相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏 ...
以下哪种说法不是K-Means算法的优点。()A.收敛较快B.迭代次数一般为几次,较神经网络简单C.中心点的个数,通常值是在3-5个之间D.算法可能收敛到局部最优点
KMeans算法循环终止条件有( ) A、只要有一个质心不发生变化。 B、迭代次数达到一个特定的阈值。 C、没有样本被重新划分给不同的簇群。 D、所有质心都不再发生变化。 点击查看答案
进增国关二影响Kmeans算法的主要因素有___。()①初始中心点②计算过程的平均值③距离度量的标准④迭代的次数⑤数据及K值的选择进增国关二进增国关二 A
KMeans算法循环终止条件有( )A.只要有一个质心不发生变化。B.迭代次数达到一个特定的阈值。C.没有样本被重新划分给不同的簇群。D.所有质心都不再发生变化。
百度试题 题目K-means算法中K表示___。A.聚类得到的类别数B.聚类算法迭代的次数C.样本间距离计算的方法D.算法性能的评价指标 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏