K-means是很典型的基于距离的聚类分析算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越小。A.正确B.错误
1. SSE(Sum of Squared Errors):SSE是Kmeans聚类算法中最常用的评价指标,它计算的是所有数据点到其所属簇中心的距离的平方和。SSE值越小,表示簇内数据点的相似度越高,聚类效果越好。 2.轮廓系数(Silhouette Coefficient):轮廓系数是一个综合评价指标,它考虑了簇内数据点之间的相似度和簇间数据点的相似度。对于...
一般来说,评估聚类质量有两个标准,内部质量评价指标和外部评价指标。 2.1 内部质量评价标准 内部评价指标是利用数据集的属性特征来评价聚类算法的优劣。通过计算总体的相似度,簇间平均相似度或簇内平均相似度来评价聚类质量。评价聚类效果的高低通常使用聚类的有效性指标,所以目前的检验聚类的有效性指标主要是通过簇间距...
SELECT kmeans(ARRAY[x, y, z], 2, ARRAY[ARRAY[0.5, 0.5], ARRAY[1.0, 1.0]]) OVER (PARTITION BY group_key), * FROM samples; 1. 2. 3. 第一个参数是需要参与聚类分析的数组,第二个参数是最终分成几类(输出结果时类是从0开始的,如分2类的话,输出是0和1)。 第三个参数是种子参数,可以是1...
摘要:采用聚类思想对某地铁线路大量车轮踏面磨耗数据进行特征提取,对其磨耗特征进一步分析,针对聚类参数转换方法对不同聚类效果评价指标造成的影响开展研究,提出基于融合评价指标的k-means均值聚类方法,解决利用聚类模型确定聚类数时,主观因素对...
K-means算法中K表示__。A.聚类得到的类别数B.聚类算法迭代的次数C.样本间距离计算的方法D.算法性能的评价指标
Davies-Bouldin指数(DBI)(戴维森堡丁指数),又称为分类适确性指标,是由大卫L·Davies和唐纳德·Bouldin提出的一种评估聚类算法优劣的指标。属于内部指标,内部指标是利用数据集的固有特征和量值来评价一个聚类算法的结果。2 优点基于DBI指数的k-means算法无需指定K的值,而是给出K的范围,由算法自动确定最适合的K值。
百度试题 题目K-means算法中K表示___。A.聚类得到的类别数B.聚类算法迭代的次数C.样本间距离计算的方法D.算法性能的评价指标 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
单项选择题 K-means算法中K表示___。 A、聚类得到的类别数 B、聚类算法迭代的次数 C、样本间距离计算的方法 D、算法性能的评价指标 点击查看答案
1. 典型聚类算法1.1 基于划分的方法 代表:kmeans算法 ·指定k个聚类中心 · (计算数据点与初始聚类中心的距离) · (对于数据点 ,找到最近的 {i}ci(聚类中心),将 分配到 {i}ci中) · (更新聚类中心点, 是新类别数值的均值点) · (计算每一类的偏差) ...