简述K-均值聚类分析算法的步骤
简述K-均值聚类分析算法的步骤
发布时间：2025-05-21 00:08:11
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：K均值法是麦奎因(MacQueen1967)提出的,这种算法的基本思想是将每一个样品分配给最近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤:(1)将所有的样品分成K个初始类;(2)通过欧几里得距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类,重新计算中心坐标;(3)重复步骤(2),直到所有的样品都不能再分配时为止。
相关试题
- 1.简述K-均值聚类分析算法的步骤
- 2.下列聚类方法分类正确的有（） A: 基于划分的聚类方法：K-均值算法，K-中心点算法 B: 基于层次聚类方法：K-均值算法，AGNES算法 C: 基于划分的聚类方法：：K-均值算法，DIANA算法 D:
- 3.关于K-均值算法,以下说法正确的是A.K-均值算法是一种划分方法。B.K-均值算法能发现任意形状的簇。C.K-均值算法不一定收敛于全局最优解。
- 4.k-均值算法中，哪个距离公式可以用来计算√
- 5.简述聚类分析法的缺点
- 6.关于k-近邻算法的说法错误的是
- 7.K-均值聚类用于数量较小的样品聚类。
- 8.简述 判别分析和聚类分析的区别。
- 9.影响K-均值聚类算法的主要因素有（ ）。? 初始聚类中心的选取样本输入顺序聚类准则类别数的设置
- 10.KMeans算法进行聚类分析后得出的聚类结果的特征是( )
