百度试题 题目使用K-Means算法进行聚类时,哪些参数需要用户预先指定?( ) A.聚类中心B.样本集大小C.样本集总数相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
用不同的聚类中心初始化值运行算法的次数,最终解是在inertia意义下选出的最优结果。 init:有三个可选值:’k-means++’, ‘random’,或者传递一个ndarray向量。 此参数指定初始化方法,默认值为 ‘k-means++’。 (1)‘k-means++’ 用一种特殊的方法选定初始聚类中发,可加速迭代过程的收敛。 (2)‘random’ ...
1.选择聚类的个数k(kmeans算法传递超参数的时候,只需设置最大的K值) 2.任意产生k个聚类,然后确定聚类中心,或者直接生成k个中心。 3.对每个点确定其聚类中心点。 4.再计算其聚类新中心。 5.重复以上步骤直到满足收敛要求。(通常就是确定的中心点不再改变。) k-means优点与缺点 优点: 1、原理简单(靠近中心点...
ISODATA算法在K均值算法的基础之上增 加了两个操作,一是分裂操作,对应着增加聚类中心数;二是合并操作,对应着减少聚类中心数。ISODATA算法是一个比较常见的算法,其缺点是需要指定的参数比较多,不仅仅需要一个参考的聚类数量Ko,还需要制定3个阈值。下面介绍ISODATA算法的各个输入参数。 (1)预期的聚类中心数目Ko。在ISOD...
在大数据分析中,使用K-means 聚类算法时,通常需要预先指定哪个参数()? A.聚类的中心数(K 值)B.数据集的大小C.数据的维度D.聚类的形状 参考答案: 进入题库练习 查答案就用赞题库小程序 还有拍照搜题 语音搜题 快来试试吧 无需下载 立即使用 你可能喜欢 单项选择题 在大数据项目中,哪个阶段可能涉及使用...
roughset;k-meansclusteringalgorithm;adaptive摘要:粗糙聚类是不确定聚类算法中一种有效的聚类算法,这里通过分析粗糙k-means算法,指出了其中3个参数wl,wu和ε设置时存在的缺点,提出了一种自适应粗糙k-means聚类算法,该算法能进一步优化粗糙k-means的聚类效果,降低对“噪声”的敏感程度,最后通过实验验证了算法的有效性...
对所需要聚类的数据进行抽样，对抽样数据相互之间的间距进行计算，获得密度参数R,Z 和簇划分参数r,m,h 。在多次抽样数据得到的参数集中，选取一组最小的参数运用到动态k-means 算法中，获得k 值。在自动获取参数的基础上，通过实验对簇间属性相似数据获得了准确率较高的聚类结果。实验结果表明，该算法提高了k-...
具有自适应参数的粗糙k-means聚类算法
K-means(K-均值)和K-NN(K-最近邻)都有算法参数K,下列有关二者的说法正确的有( )。A.K-means中的K表示样本簇(聚类)的数目B.K-NN中的K表示
K-means算法基于对象之间的聚类进行聚类,需要输入聚类的个数。DBSCAN算法基于密度进行聚类,需要确定阈值,两者的聚类结果均与输入参数关系很大。DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇,而K-means算法则不适合。若数据分布密度变化大,则这两种算法都不适用。反馈 收藏 ...