正确答案是A,B,C,D。 在使用K-Means聚类算法时,选择适当的K值非常重要,因为它决定了聚类的数量。正确选择K值可以帮助提高聚类的准确性。选择K值通常基于数据的特性,包括数据集的大小、数据的复杂程度、预期的类的数量以及数据的维度。合理的K值应该能够充分揭示数据内在的结构,同时避免过度拟合或者欠拟合的问题。反馈 ...
K-means聚类算法是一种基于划分的聚类方法,它的基本思想是通过迭代的方式,将数据集划分为K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。算法的主要步骤包括: 随机选择K个初始质心(中心点)。 计算每个数据点到各个质心的距离,并将每个数据点分配到距离它最近的质心所在的簇中。 更新每个...
并且,当k小于真实聚类数时,由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度,故SSE的下降幅度会很大,而当k到达真实聚类数时,再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小,所以SSE的下降幅度会骤减,然后随着k值的继续增大而趋于平缓,也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。当然,这...
4. 基于一致性矩阵的算法:即认为在正确的K时,不同次聚类的结果会更加相似,以此确定K 5. 基于层次聚类:即基于合并或分裂的思想,在一定情况下停止从而获得K 6. 基于采样的算法:即对样本采样,分别做聚类;根据这些结果的相似性确定K。如,将样本分为训练与测试样本;对训练样本训练分类器,用于预测测试样本类别,并与...
使用K-means算法聚类时,可以利用肘部原理观察()折线图来选择k值。;迭代次数;兰德指数;轮廓系数;欧式距离
确定,但在实际情况中k的取值很难确定.针对手肘法在确定k值的过程中存在的"肘点"位置不明确问题,基于指数函数性质、权重调节、偏执项和手肘法基本思想,提出了一种改进的k值选择算法ET-SSE算法.通过多个UCI数据集和K-means聚类算法对该算法进行实验,结果表明,使用该k值选择算法相比于手肘法能更加快速且准确地...
关于k-means聚类算法,以下说法错误的是A.对大数据及有较高的效率并且具有可伸缩性B.k值无法自动获取,初始聚类中心随机选择C.初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大D
下列关于Kmeans聚类算法的说法错误的是( )。A.初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大B.对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性C.K值无法自动获取,初始聚类中心随
关于K-means聚类算法说法正确的是A.对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性。B.是一种无监督学习方法。C.k值无法自动获取,初始聚类中心随机选择。D.初始聚类中心的
下列关于Kmeans聚类算法的说法错误的是( )。 A、对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性 B、是一种无监督学习方法 C、K值无法自动获取,初始聚类中心随机选择 D、初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 判断题 瞬时水样适用于采集水质比较稳定的水样。