kmeans算法优缺点

蓬怖卖3599需要掌握哪些大数据算法 -
皇诞费13076859662 ______ 原发布者:ninahe916 大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则)

蓬怖卖3599k - means算法解决了什么问题 -
皇诞费13076859662 ______ k-means算法是聚类算法,比如一群混乱的粒子(共3大类,混在了一起,不作处理分不开),这个时候通过K-means聚类就可以将它们给分成3大类,达到分类的效果

蓬怖卖3599k - means聚类算法一定要指定聚类个数吗 -
皇诞费13076859662 ______ 其实我猜你想问的是怎么改进k-means算法,可以摆脱手工指定k值.实质上通过算距离达到聚类的算法是必须要手工指定一个值的,也就是说需要一个参照.不需要制定聚类个数的聚类算法,例如:DBSCAN

蓬怖卖3599K - Means聚类算法原理是怎么样的? -
皇诞费13076859662 ______ 一,K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将百事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获...

蓬怖卖3599k means为什么是局部最优算法 -
皇诞费13076859662 ______ K-MEANS算法是输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准的k个聚类. 中文名 K-均值算法 包 括 输入聚类个数k 以 及 包含 n个数据对象的数据库 目 的 输出满足方差最小标准的k个聚类 目录 1 基本简介 2 处理流程 ▪ k-means 算法基本步骤 ▪ 算法分析和评价 3 实现方法 基本简介 编辑 k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的.

蓬怖卖3599用于数据挖掘的聚类算法有哪些,各有何优势 -
皇诞费13076859662 ______ .1.2具代表性算 1)CURE算 特点:固定数目代表性点共同代表类 优点:识别形状复杂聚类滤孤立点 2)ROCK算 特点:CURE算改进 优点:同并适用于类别属性数据 3)CHAMELEON算

蓬怖卖3599请问下用matlab做数据挖掘的话有什么优点? -
皇诞费13076859662 ______ 1,功能强大,很多事情只要一条语句就完成.2,自带了很多函数,比如kmeans,NN,各种插值函数等等.3,可视化功能强大.缺点呢,1,是面向过程的,和python这种面向对象的还是不一样(不过暂时没发现什么不方便之处). 2,慢. 3,然后我想说,MATLAB只能运行一个任务,比如程序运行过程中还想load一下某个数据集,或者用matlab打开一个文本文件,这是做不到的.

蓬怖卖3599关于K - Means聚类算法的,大家交流一下. -
皇诞费13076859662 ______ 当然是敏感的,跟程序中如何处理数据有很大的关系.比如两个中心点(-1,0)(1,0),这时读入数据(0,0),那么程序计算与所有中心点的距离,因为距离相同,程序会给其中一个,至于给哪个,都是由程序决定,一般按数据存储的先后顺序来给.而且结果不同不能代表聚类结果差,而是说明结果的多样化,本身K的选取就是没有一个约定的方法,所以结果有差别也是理所当然的.关键是你要如何体现你的算法的优越性.就是要跟别的算法作比较,比如从算法的空间、时间复杂度,算法的运行处理速度等等因素来做比较.