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 ...
4.聚类分析通常使用K-Means算法,下列不属于其算法步骤的是A.从数据点集合中随机选择K个点作为初始聚集中心B.对其余每个数据点依次判断其与K个中心的距离C.重新计算
百度试题 结果1 题目在使用K-means算法进行聚类分析时,初始聚类中心的选择对结果有何影响? A. 不影响结果 B. 会导致陷入局部最优解 C. 会导致算法收敛速度变慢 D. 使得聚类数目增加 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
2.使用KMeans算法进行聚类接下来，我们使用KMeans算法对数据进行聚类。我们需要指定要聚类的簇数（这里设置为2），然后调用fit方法对数据进行训练。1python复制代码2# 使用KMeans算法进行聚类3 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)4 kmeans.fit(data)56# 获取聚类结果7 labels = kmeans....
2.K-means聚类算法应用场景 3.K-means聚类算法步骤 4.K-means不适合的数据集 5.准备测试数据 6.基于python原生代码做K-Means聚类分析实验 7.使用matplotlib进行可视化输出 面对这么多内容,有同学反馈给我说,他只想使用K-Means做一些社会科学计算,不想费脑筋搞明白K-Means是怎么实现的。
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) ...
make_blobs:用于生成聚类算法的测试数据集。 KMeans:K-Means聚类算法。 silhouette_score:评估聚类效果的轮廓系数。 matplotlib.pyplot:用于绘制数据和聚类结果的图形。 2. 生成示例数据 X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,n_features=2,cluster_std=0.60,random_state=0) ...
K-means聚类是一种无监督学习算法,它将未标记的数据集分组到不同的聚类中。“K”是指数据集分组到的预定义聚类的数量。 我们将使用 Python 和 NumPy 实现该算法,以更清楚地理解这些概念。 鉴于: K = 簇数 X = 形状 (m, n) 的训练数据:m 个样本和 n 个特征 ...
K-means算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集分成K个簇。在使用K-means算法时,选择适当的K值对聚类结果的质量和算法的性能至关重要。以下将对选择适当的K值进行详细分析。 基于领域知识和经验 在选择K值时,可以根据领域知识和经验来进行估计。对于一些具体的问题和数据集,可能已经有一定的先验知识或者经验可以...
摘要:在本案例中,我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据,把客户分成不同的群体,供营销团队参考并相应地制定营销策略。 本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》,作者:HWCloudAI 。 实验目标 掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析; ...