问答题:请简述K-means聚类算法的基本原理和步骤。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:K-means聚类算法是一种基于划分的聚类算法,通过迭代将数据划分为K个簇。它的基本原理是通过计算每个数据点到簇中心的距离来确定每个数据点的簇,并不断迭代更新簇中心和簇分配,直到满足收敛条件为止。
描述K-means聚类算法的基本原理,并举例说明其在实际问题中的应用。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法,其目标是将数据点划分到K个簇中,使得每个数据点与其所属簇的中心点的距离之和最小。例如,在市场细分中,K-means聚类可以用来将客户根据购买行为划分为不同的群体。
百度试题 题目简述系统聚类与K-means聚类的基本原理。相关知识点: 试题来源: 解析 K 反馈 收藏
百度试题 题目系统聚类与 K-means 聚类的基本原理 相关知识点: 试题来源: 解析 答: 系统聚类法基本原理和步骤为: 反馈 收藏
k值选择过大或过小都可能导致聚类结果不理想。 对噪声和异常值敏感:噪声和异常值的存在可能导致聚类中心的偏移,从而影响聚类结果的准确性。 只适用于凸形数据集:k-means算法假设每个聚类都是凸形的,对于非凸形的数据集,k-means算法可能无法得到理想的聚类结果。 综上所述,k-means聚类算法是一种简单高效、适用于...
1. K-means聚类算法的基本原理 Kmeans是无监督学习的代表,没有所谓的Y。主要目的是分类,分类的依据就是样本之间的距离。比如要分为K类。步骤是: 随机选取K个点。 计算每个点到K个质心的距离,分成K个簇。 计算K个簇样本的平均值作新的质心 循环2、3 ...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: ...
参考答案:K.means聚类的基本原理: 聚类不一定事先确定有多少类;但是K-means聚类却要求先说好要分多少类。看起... 点击查看完整答案 您可能感兴趣的试卷 你可能感兴趣的试题 1.问答题简述因子分析和主成分分析的异同。 参考答案:两者的相同点: 1、思想一致:都是降维的思想; ...
GMM基本原理 GMM=Gaussian-Mixed-Model 即高斯混合模型,通过多个高斯分布模型的加权组合,我们可以用来拟合任意类型的分布。 GMM是一个非监督模型,与Kmeans、LVQ算法相比,GMM分类结果是一个概率。 图片来源(网页链接) GMM算法 (1) GMM属于生成模型,通过计算联合概率分布,来求解条件概率 p(y|x)=p(x,y)/p(y),...
简述系统聚类与K-means聚类的基本原理。的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具