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...
根据您输入的内容,为您匹配到题目: **在下列选项中,哪一个是K-means聚类算法的核心参数?** A. K值 B. 距离计算方法 C. 初始质心选择方法 D. 以上都是 **答案**: A ©2024 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
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-...
在领导干部个人有关事项查核中，有哪些可认定为基本一致的情形？（）
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 ...
基于K-means颜色聚类算法的甘草根茎表型参数估测系统是由中国农业大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2022SR0561395,属于分类,想要查询更多关于基于K-means颜色聚类算法的甘草根茎表型参数估测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
具有自适应参数的粗糙k-means聚类算法