1.随机选择 选择初始质心,我们可以用最基本的随机方法,但是这种方法会导致一个局部最优解问题。即,将一个比较大的簇分裂,同时将两个较小的簇进行合并。 由于K-Means算法具有不稳定性,初始质心选择不同,结果也不同。所以解决局部最优的方法,其一可以多次运行算法,选择具有最小SSE值的那组作为最终解。这种方法通过...
K-Means++算法是基本算法的改进版,其区别就在于初始质心的选择。 该算法第一个质心是随机选择的,接下来的质心基于样本点与最近质心的距离,距离越大越可能被选为下一个质心,直到选择完k个质心。 该方法有效地解决了关于初始质心的选取问题,目前已经成为了一种硬聚类算法的标准。但是该方法无法解决离群点问题。 4....
百度试题 结果1 题目K-Means算法每次选择初始质心都是相同的 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
关于K-Means算法的表述不正确的选项是( ) A. 算法开始时,K-Means算法需要指定质心 B. K-Means算法的效果不受初始质心选择的影响 C. K-Means算法需要计算样本与质心之间的距离 D. K-means属于无监督研究 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏 ...
关于KMeans算法的表述不正确的是A.算法开始时,KMeans算法需要指定质心B.KMeans算法的效果不受初始质心选择的影响C.KMeans算法需要计算样本与质心之间
defk_means(data,k,max_iter=100): # 随机从数据中选择k个初始质心 centroids=data[np.random.choice(range(len(data)),k)] for_inrange(max_iter): # 初始化一个向量保存每个样本点对应的质心索引 labels=np.zeros(len(data)) # 计算每个样本点和每个质心的距离 ...
百度试题 题目下列关于K-means的说法不正确的是 A.K-means算法对离群值敏感B.不好的质心初始化会导致K-means算法的收敛速度放慢C.好的质心选择可以提升K-means算法的聚类效果D.以上说法都不正确相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
百度试题 题目下列关于K-means的说法不正确的是A.K-means算法对离群值敏感B.不好的质心初始化会导致K-means算法的收敛速度放慢C.好的质心选择可以提升K-means算法的聚类效果D.以上说法都不正确 相关知识点: 试题来源: 解析反馈 收藏
百度试题 题目A.K-means算法对离群值敏感B.不好的质心初始化会导致K-means算法的收敛速度放慢C.好的质心选择可以提升K-means算法的聚类效果D.以上说法都不正确 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
K-means++ 随机初始化质心可能导致算法迭代很慢,K-means++是对K-mean随机初始化质心的一个优化,具体步骤如下: 随机选取一个点作为第一个聚类中心。 计算所有样本与第一个聚类中心的距离。 选择出上一步中距离最大的点作为第二个聚类中心。 迭代:计算所有点到与之最近的聚类中心的距离,选取最大距离的点作为新...