以下对k-means聚类算法解释正确的是()A.能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算B.能自动识别类的个数,不是随即挑选初始点为中心点计算C.不能自动识别类的个
对k-means聚类算法解释正确的是()A.能自动识别类的个数,可以随机挑选初始点为中心点计算B.能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算C.不能自动识别类的个
下列关于Kmeans聚类算法的说法错误的是( )。A.初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大B.对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性C.K值无法自动获取,初始聚类中心随
K-means聚类算法也称k均值聚类算法,属于无监督学习的一种,k-means聚类无需给定Y变量,只有特征X。 K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一...
k-means 算法是MacQueen J.在1967年提出来的一种经典的聚类算法[1]。由于其简单、快速的特点，在现实生活中得到广泛的应用。而一般需要用户依据经验给出聚类数k 值，这会给用户增加很大的负担，而且给出k 值具有随机性和不确定性，使得聚类结果不稳定。因此，有必要对k 值的获取进行研究，以减轻用户的负担，...
实验表明,该算法解决了传统k-means算法输入k值的缺陷,通过数据抽样在不影响数据聚类质量的前题下自动获取超大数据集聚类的k值。%In order to solve the problems of the traditional k-means algorithm in which k values needs to be input and the the ultra-large-scale data set needs to be clustered,on ...
【摘 要】:摘要:针对未知环境下的群体机器人形成聚集动态队形的问题,提出k-means聚类算法,将该算法与基于行为的控制相结合,使群体机器 摘要:针对未知环境下的群体机器人形成聚集动态队形的问题,提出k-means聚类算法,将该算法与基于行为的控制相结合,使群体机器人形成聚集队形,减少机器人在聚集位置的抖动问题。引入四种...
为了解决传统k-means算法需要输入k值和在超大规模数据集进行聚类的问题,这里在前人研究基础上,首先在计算距离时引入信息熵,在超大规模数据集采用数据抽样,抽取最优样本数个样本进行聚类,在抽样数据聚类的基础上进行有效性指标的验证,并且获得算法所需要的k值,然后利用引入信息熵的距离公式再在超大数据集上进行聚类。实验...
以下对k-means聚类算法解释正确的是___。( ) A、能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算 B、能自动识别类的个数,不是随即挑选初始点为中心点计算 C、不能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算 D、不能自动识别类的个数,不是随即挑选初始点为中心点计算 点击...
百度试题 题目关于K-means聚类算法说法正确的是A.对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性。B.是一种无监督学习方法。C.k值无法自动获取,初始聚类中心随机选择。D.初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大。相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D 反馈 收藏 ...