K-Means聚类算法中,选择K值的基本依据是数据的内在特性。这包括了数据集的大小(A选项)、数据的复杂程度(B选项)、预期的类的数量(C选项)以及数据的维度(D选项)。正确的选择K值可以帮助找到数据中的隐含模式,而过大或者过小的K值都可能导致聚类效果不佳。因此,在选择K值时,需要进行综合考虑,可以使用一些启发式的方...
XGBoost即梯度提升机器算法,其基本思想是把成百上千个分类准确率较低的树模型组合成一个准确率较高的模型,该模型不断迭代,每次迭代生成一颗新的树,如何在每一步生成合理的树是Boosting分类器的核心。 XGBoost模型的应用: 在不确定使用哪种模型时,可以使用xgboost模型跑看下效果(很多竞赛的top都有用xgboost); 特征...