k-means时间复杂度分析 1. k-means算法的基本步骤 k-means算法是一种常用的聚类算法,其基本步骤如下: 初始化:选择k个初始质心(可以是随机选择,也可以是其他方法)。 迭代: 分配:将每个数据点分配到距离其最近的质心,形成k个簇。 更新:重新计算每个簇的质心,作为该簇所有点的均值。 判断:如果质心的位置不再发...
百度试题 结果1 题目K-means(k-均值)算法的时间复杂度大约是多少? A. O(nkt) B. O(k(n-k)2) C. O(n2) D. O(k(n-k)3) 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
A.k-means聚类算法的时间复杂度是O(NKT),其中N为样本个数,K为聚类团数量,T为迭代次数B.k-means的聚类结果和初始聚类中心点的选取有关C.k-means聚类算法无法自动确定聚类团数量D.k-means聚类算法是全局收敛的相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏 ...
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HAC(层次凝聚式聚类)算法和k-Means都是无监督学习算法,具有相同的时间复杂度。A.正确B.错误
广告 k-means聚类算法python实现,导入的数据集有什么要求 一,K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k 顺序表各种算法,都有其时间复杂度,在n个结点的顺序表中,删除... B 猜你关注广告 1知网入口 2膜结构雨棚 3捕鱼游戏 翡翠手镯 火狐官方网站 棋牌游戏在线 商标...
百度试题 题目K-Means优点() A.简单易于理解B.时间复杂度低C.简单易于实现D.以上说法都不对相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C 反馈 收藏
百度试题 题目K-Means算法的优点包括 A.简单,易于理解和实现B.时间复杂度低C.精度高D.能自动识别聚类个数相关知识点: 试题来源: 解析 ABC 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目k-means聚类算法的优点()A、算法快速、简单B、对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的C、时间复杂度近于线性,而且适合挖掘大规模数据集D、聚类中心能迅速确定 相关知识点: 试题来源: 解析 A;B;C 反馈 收藏
下列哪项不是K-means算法的优点( )。A.算法快速、简单B.在大数据集中有较高的效率C.时间复杂度接近线性D.初始中心的选择对聚类结果没有影响