有噪声的情况进行聚类，并且可以获得更好的结果。因此，K-medians的初始中心不能和数据点重合，而应该从...
K-Medians与K-Means聚类最大的区别在于( )。A.中心点的选取规则B.距离的计算方法C.聚类效果D.应用层面
K-medians聚类算法可以让初始中心与数据点重合，但是不是必须的。首先，K-medians聚类算法是基于距离的...
摘要:文章研究和分析了数据流上的K-median聚类算法技术,包括:(1)流模型和K-median问题定义;(2)基于流的K-median聚类基本决策和内在机理;(3)理论上有性能保证的流算法.对于每一特征,这种技术能在没有实际保留任何数据流对象的情形下有效地确定聚类点.它通过一个聚类块的一分为二或相邻聚类块的合二为一来动态地...
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百度试题 题目K-Medians聚类过程中初始质心是随机选取的。() 相关知识点: 试题来源: 解析 对 反馈 收藏
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1)K-MedianK-中心聚类 1.Migration strategy of parallel migration strategy for effect ofK-MedianCluster;并行遗传算法的迁移策略对K-中心聚类的影响 2.Application and Research of Parallel Genetic Algorithm in Data Mining ofK-Medians;本论文将并行遗传算法应用到K-中心聚类数据挖掘中,从而来提高K-中心数据挖掘...
单项选择题 K-Medians聚类过程中初始质心是随机选取的。( ) A. 对 B. 错 点击查看答案&解析 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号)
数据流上K-median聚类技术的主要理念与内在特征,其目标就是要能有效地解决现存的问题.同时也总结了一种适合于数据流环境下,基于单遍扫描模型,具有较小空间复杂度的K-median聚类常因子近似算法框架机制.此外,还对数据流上K-median聚类技术的核心理念进行了有机整合,并给出了核心且实时高效的数据流K-median聚类算法...