sklearn 的kmeans 并不支持自定义距离。这里我们需要引入更广义的Kmeans 方法:k-medoids (K中心点)。所谓的更广义是指它不再指定中心是簇样本之间的平均值,而是任意可以定义的距离中心,比如我们我们可以定义大圆距离。更幸运的是,sklearn-extra 里面已经实现了该算法,并且遵守同样的规约。 所以我们轻易的就实现了基...
但是,如果集群呈现更复杂的几何形状,那就说明算法在数据聚类方面做得不好。K-means 的另一个缺点是,该算法不允许彼此距离较远的数据点共享同一集群,而不管它们是否属于该集群。K-means 本身不会从数据中了解到集群数量,而是必须预先定义信息。最后,当集群之间出现重叠时,K-means 无法确定如何分配重叠位置的数据点。
以下哪个聚类分析的方法是利用统计学定义的距离进行度量() A. 层次聚类法 B. 快速聚类法(K-Means ) C. 基于密度的聚类法 D. 基于网格的聚类法
百度试题 题目以下哪些聚类分析的方法是利用统计学定义的距离进行度量的?() A.层次聚类法B.K-MeansC.基于密度的聚类法D.基于网格的聚类法相关知识点: 试题来源: 解析 AB 反馈 收藏
sklearn 的kmeans 并不支持自定义距离。这里我们需要引入更广义的K-means 方法:k-medoids (K中心点)。所谓的更广义是指它不再指定中心是簇样本之间的平均值,而是任意可以定义的距离中心,比如我们我们可以定义大圆距离。更幸运的是,sklearn-extra 里面已经实现了该算法,并且遵守同样的规约。
百度试题 题目以下哪些聚类分析的方法是利用统计学定义的距离进行度量的?() A.层次聚类法B.K-MeansC.基于密度的聚类法D.基于网格的聚类法相关知识点: 试题来源: 解析 A,B 反馈 收藏
sklearn 的kmeans 并不支持自定义距离。这里我们需要引入更广义的K-means 方法:k-medoids (K中心点)。所谓的更广义是指它不再指定中心是簇样本之间的平均值,而是任意可以定义的距离中心,比如我们我们可以定义大圆距离。更幸运的是,sklearn-extra 里面已经实现了该算法,并且遵守同样的规约。