K-Means++算法是基本算法的改进版,其区别就在于初始质心的选择。 该算法第一个质心是随机选择的,接下来的质心基于样本点与最近质心的距离,距离越大越可能被选为下一个质心,直到选择完k个质心。 该方法有效地解决了关于初始质心的选取问题,目前已经成为了一种硬聚类算法的标准。但是该方法无法解决离群点问题。 4....
可调:param createCent: 初始化质心的位置的方法,可调:return: k个类质心的位置坐标,样本所处的类&到该类质心的距离'''# 获取数据集样本数m=np.shape(dataSet)[0]# 初始化一个(m,2)全零矩阵,用来记录没一个样本所属类,距离类中心的距离clusterAssment=np.mat(np.zeros((m,2)))# 创建初始的...
K-Means++算法是基本算法的改进版,其区别就在于初始质心的选择。 该算法第一个质心是随机选择的,接下来的质心基于样本点与最近质心的距离,距离越大越可能被选为下一个质心,直到选择完k个质心。 该方法有效地解决了关于初始质心的选取问题,目前已经成为了一种硬聚类算法的标准。但是该方法无法解决离群点问题。 4....
百度试题 结果1 题目K-Means算法每次选择初始质心都是相同的 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
关于K-Means算法的表述不正确的是( ) A. 算法开始时,K-Means算法需要指定质心 B. K-Means算法的效果不受初始质心选择的影响 C. K-Means算法需要计算样本与质心之间的距离 D. K-means属于无监督学习 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
由于K-means 算法的分类结果会受到初始点的选取而有所区别,因此有提出这种算法的改进: K-Means++ 。 2.K-Means++算法思想 其实这个算法是对初始点的选择有改进,其他步骤都一样。初始质心选取的基本思路就是,初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。
K-Means++算法是基本算法的改进版,其区别就在于初始质心的选择。 该算法第一个质心是随机选择的,接下来的质心基于样本点与最近质心的距离,距离越大越可能被选为下一个质心,直到选择完k个质心。 该方法有效地解决了关于初始质心的选取问题,目前已经成为了一种硬聚类算法的标准。但是该方法无法解决离群点问题。
由于K-Means算法具有不稳定性，初始质心选择不同，结果也不同。所以解决局部最优的方法，其一可以多次运行算法，选择具有最小SSE值的那组作为最终解。这种方法通过多次运行，通过尝试，来解决随机选择初始质心问题。 不过可以通过以下...