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
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...
由于EM算法具有收敛性,kmeans也会最终收敛。 (2) Kmeans 和KNN的区别 KNN: 分类算法 监督学习 数据集是带Label的数据 没有明显的训练过程,基于Memory-based learning K值含义 - 对于一个样本X,要给它分类,首先从数据集中,在X附近找离它最近的K个数据点,将它划分为归属于类别最多的一类 K-means: 聚类算法 ...
当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故Inertia的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以Inertia的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，也就是说Inertia和k的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。
一定会收敛。根据K-means算法的过程,可以确定该算法属于最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm,EM)。简单来将,EM算法是的每一次得到的结果都比前一次的结果要好,这种“好”肯定是有极限的(否则结果将向着负无穷跌去),所以K-means算法一定会收敛。
一定会收敛,函数是EM算法,结果会越来越好。它是非凸函数,是一个局部最优解,不是全局最优解。 2)、不同的初始化会得到不同的结果吗? 是,因为初始化的中心点是变化的,因为函数是局部最优解,所以会变化。 3)、它的目标函数是什么? miniwrse∑i=1n∑k=1kγik(xi−ux)2是EM函数,结果会越来越好。
K-means 聚类算法一定是收敛的 。 A. 正确 B. 错误 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 参考答案: A 复制 纠错举一反三 真空管道的工作压力一般为()。 A. 小于0MPa B. 等于0MPa C. 小于0.1MPa D. 大于0.1MPa且不大于0.5MPa 查看完整题目...
K-means算法的目标是优化聚类的代价函数，旨在最小化类内数据点之间的距离。通过求解目标函数，算法能够找到最合适的聚类中心。关于K-means，有三个关键问题：算法是否总是能够收敛？不同初始化会导致不同结果吗？如何选择K值？答案是：K-means算法一定会收敛，因为算法过程确保每次迭代结果都优于前次，...
1.当聚类中心的移动小于一定的阈值时,算法可以认为已经收敛。 2.当聚类内部的点不再发生变化时,算法可以认为已经收敛。 3.当达到预定的迭代次数后,算法可以认为已经收敛。 4.当目标函数的值已经不再变化时,算法可以认为已经收敛。 一般来说,kmeans收敛条件的选择要结合具体的问题和实际情况,以确保算法能够得到有效...