百度试题 题目【判断题】K-means 聚类算法一定是收敛的 相关知识点: 试题来源: 解析 正确
百度试题 题目K-means算法能够保证收敛 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A
Kmeans算法是一种常用的聚类算法,它通过迭代的方式将数据集划分为K个不同的簇。不管聚类中心是如何初始化的,Kmeans算法都能保证收敛。 Kmeans算法的收敛性是由其迭代更新的过程决定的。具体而言,Kmeans算法的迭代过程包括以下几个步骤: 初始化:首先需要确定聚类的个数K,并随机初始化K...
在该划分方式下,再计算每一类的中心位置;对于该中心位置,再通过距离进行重新划分,一直循环下去,这样的算法称为k-means算法。 二、k-means聚类算法的收敛性证明 定理二、对于任意给定的迭代聚类中心初值(或者任意给定的一种划分方式),k-means算法的目标函数一定会收敛。 证明、将目标函数记为f(T),其中T是对给定数...
在K-Means中有一个重要的环节，就是放置初始质心。如果有足够的时间，K-means一定会收敛，但Inertia可能收敛到局部最小值。是否能够收敛到真正的最小值很大程度上取决于质心的初始化。初始质心放置的位置不同，聚类的结果很可能也会不一样，一个好的质心选择可以让K-Means避免更多的计算，让算法收敛稳定且更快。在...
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的类别。它的目标是最小化数据点与其所属类别的质心之间的平方距离之和。 使用JavaScript实现K-means聚类算法时,可能会遇到收敛但不稳定收敛的情况。这意味着算法可能会在某些情况下收敛到一个局部最优解,而不是全局最优解。这种情...
# 循环算法,直到收敛。收敛的条件就是,判断当前的中心点与之前的中心点之间有没有变化,没有变化距离就会变成0,然后抛出异常 while error != 0: # Assigning each value to its closest cluster for i in range(len(X)): distances = dist(X[i], C) ...
答:不会,有数学证明K-Means一定会收敛,大致思路是利用SSE的概念(也就是误差平方和),即每个点到自身所归属质心的距离的平方和,这个平方和是一个函数,然后能够证明这个函数是可以最终收敛的函数。 判断每个点归属哪个质心的距离怎么算? 答:这个问题必须不得不提一下数学了…… ...
不会,有数学证明K-Means一定会收敛,大致思路是利用SSE的概念(也就是误差平方和),即每个点到自身所归属质心的距离的平方和,这个平方和是一个函数,然后能够证明这个函数是可以最终收敛的函数。 4. 判断每个点归属哪个质心的距离怎么算? 这个问题必须不得不提一下数学了…… ...