百度试题 结果1 题目简述Kmeans算法的步骤。相关知识点: 试题来源: 解析 Kmeans算法的步骤包括随机选择K个初始中心点、计算每个点到中心点的距离并分配到最近的中心点、更新中心点、重复分配和更新步骤直到中心点不再变化。反馈 收藏
解析 答案:K-means聚类算法的基本步骤如下: (1)随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 (2)计算每个数据点到各个聚类中心的距离,将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的类别。 (3)更新聚类中心:计算每个类别内所有数据点的均值,作为新的聚类中心。 (4)重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化。
如果在一次迭代前后,J的值没有发生变化,说明算法已经收敛。 ### 算法计算步骤 - 计算欧式距离 dis(Xi,Ci)=∑t=1m(Xit−Cjt)2- 随机选取k个初始聚类中心点初始化个聚类中心初始化k个聚类中心{C1,C2,C3,...,Ck},1≤k≤n- 更新簇的中心点,随后不断迭代直到收敛Ct=∑Xi∈SiXi|Sl| Part 03实际应用...
4) 循环步骤2和3,直到每个聚类簇不再发生变化为止。 3.优化 1)mini batch:既然整个样本集合计算需要时间较长,那么通过抽样选取一部分样本进行聚类。 2)k-means++:原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心,而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心:假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K),则...
- 步骤一:随机选择k个初始聚类中心。 2. 分配样本:根据样本与聚类中心之间的距离,将每个样本分配到与其最近的聚类中心。 - 步骤二:计算每个样本与每个聚类中心的距离,将样本分配到距离最近的聚类中心。 3. 更新聚类中心:根据分配结果,重新计算每个聚类的中心位置,即将属于同一聚类的样本的特征均值作为新的聚类中心。
K-Means算法步骤: 初始化常数K,随机初始化k个聚类中心 重复计算以下以下过程,知道聚类中心不再改变 计算每个样本与每个聚类中心点的距离,将样本划分到最近的中心点 计算划分到每个类别中的所有样本特征的均值,并将该均值作为每个类新的聚类中心 输出最终的聚类中心以及每个样本所属的类别。
K-means算法是一种常用的聚类算法,它的步骤如下所述: 1. 选择K个初始的聚类中心点。这些中心点可以是随机选择的数据点,或者通过一些启发式方法选择。 2. 将数据集中的每个数据点分配到离它最近的聚类中心点所代表的类别中。 3. 根据分配给每个数据点的类别,重新计算每个类别的聚类中心点。通常是取属于该类别的...
下面是K-means算法的具体步骤: 1.初始化:选择要聚类的数据集,确定聚类的个数k,并随机选择k个数据点作为聚类中心。 2.分配数据点:对于每个数据点,计算其与各聚类中心的距离,并将其分配到最近的聚类中心所在的子集中。 3.更新聚类中心:对于每个聚类中心所在的子集,计算其中所有数据点的平均值,将该平均值作为新的...
kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类; 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标; ...