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
这可能导致不稳定的收敛。解决这个问题的方法是使用基于密度的聚类算法,例如DBSCAN。 数据集具有噪声或异常值:K-means算法对噪声或异常值非常敏感。如果数据集中存在噪声或异常值,可能会导致不稳定的收敛。解决这个问题的方法是使用异常值检测算法,例如孤立森林算法。 总结起来,为了解决K-means聚类算法收敛但不...
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...
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…… 第一种,欧几里德距离(欧几里德这位爷还...
由于对于给定的初值,每一步的过程是完全确定的,不含随机因素。所以对于给定初值,聚类结果是唯一确定的。 注、虽然对于给定的初值,算法可以保证收敛,但是对于不同的初值选取情况,算法收敛到的结果可能是不一样的。显然,对于不同的类别数k,聚类结果必然不同。所以初始中心位置(或初始划分方式)与类别数k是该算法需要...
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…… ...
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。 4.关于离群值? 答:离群值就是远离整体的,非常异常特殊的数据点,在聚类之前应该将这些“极大”“极小”之类的离群...
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...
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