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
K-means聚类的基本思想是，在指定聚类个数K的情况下，从数据集中随机化选取K个个案作为起始的聚类中心点...
如果a_i趋于0,或者b_i足够大,那么s_i趋近与1,说明聚类效果比较好。 K值选取 在实际应用中,由于Kmean一般作为数据预处理,或者用于辅助分类贴标签。所以k一般不会设置很大。可以通过枚举,令k从2到一个固定值如10,在每个k值上重复运行数次kmeans(避免局部最优解),并计算当前k的平均轮廓系数,最后选取轮廓系数最...
在KMeans 算法中,我们需要将每个数据点划分到距离它最近的簇中。为了实现这一点,我们需要计算每个数据点到所有质心的距离,然后选取距离最小的质心作为该数据点所属簇的质心。因此,distances 数组在实现 KMeans 算法中起到了关键作用。 在代码中,distances 的计算方式是将数据集 X 中的每个数据点减去所有质心,然后...
1. 肘部法则（Elbow Method）肘部法则是最常用的选择K值的方法之一。它通过计算不同K值下的SSE（误差...
K-means中K值的选取 以下博文转自:https://blog.csdn.net/qq_15738501/article/details/79036255 感谢 最近做了一个数据挖掘的项目,挖掘过程中用到了K-means聚类方法,但是由于根据行业经验确定的聚类数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实聚类数,所以,我们希望能从数据自身出发去确定真实的聚类数,也就是对数据...
K-means聚类算法中的K值代表着要将数据分成的簇的数目。K值的选择对聚类结果有着重要影响。若选取较小的K值,会导致将数据分为较少的簇,这可能会使得簇内差异较大,簇间差异较小,聚类结果可能不够准确。若选取较大的K值,将数据分为较多的簇,可能会导致簇内差异较小,簇间差异较大,导致不同的簇难以区分。
# 1. 随机选取K个中心作为初始值# 从数据集X中随机选择k个不同的数据点作为初始中心点def initialize_centroids(X, k):indices = np.random.choice(len(X), k, replace=False)return X[indices] # 2. 对于数据集中的每个点,分别找到离它最近的中心点,将...
k-means聚类算法是一种无监督学习算法，其中k表示聚类为k个簇，means表示用每一个簇中数据的均值作为该簇的质心（centroids）对该簇进行描述。应用k-means算法可以实现对大型数据集的高效分类，其中聚类数量k的选取以及初始聚类中心点的确定是核心问题。1、k-means聚类基础原理 （1）随机选取k个聚类中心；（2）迭代...
百度试题 题目K-means聚类中K值选取的方法是()。 【选项】: A. 密度分类法 B. 手肘法 C. 大腿法 D. 随机选取 相关知识点: 试题来源: 解析 A,B 反馈 收藏