kmeans算法k怎么确定

昌月耐3864python k - means模型怎么评估 -
太程伏13483213120 ______ 需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好. 另一种则是根据具体的需求确定,比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类(L,M,S)等!

昌月耐3864如何确定k - means最佳聚类数 -
太程伏13483213120 ______ 凭经验,或给定其他条件来定,如类间距必须大于多少?不同类间样本距离必须大于多少?类中样本数必须大于多少?

昌月耐3864K - means的存在问题 -
太程伏13483213120 ______ 存在的问题 K-means 算法的特点——采用两阶段反复循环过程算法,结束的条件是不再有数据元素被重新分配: 优点:本算法确定的K 个划分到达平方误差最小.当聚类是密集的,且类与类之间区别明显时,效果较好.对于处理大数据集,这个算法是相对可伸缩和高效的,计算的复杂度为O(NKt),其中N是数据对象的数目,t是迭代的次数.一般来说,K<<

昌月耐3864K均值聚类算法的k均值算法 -
太程伏13483213120 ______ 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心.然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心.聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类.一旦全部对象都被分配了,每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算.这个过程将不断重复直到满足某个终止条件.终止条件可以是以下任何一个: 1)没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类. 2)没有(或最小数目)聚类中心再发生变化. 3)误差平方和局部最小.

昌月耐3864如何计算k - means的准确率 -
太程伏13483213120 ______ 如果你说的是用外部评价指标来评价K-means聚类的聚类结果的话,可以用Purity指数等.如图,有聚类算法把样本分为3个簇,cluster1,2,3.其中cluster1中x最多,把cluster1看作是x的簇.cluster2中o最多,就看做是o的簇,以此.cluster1中x有5个,cluster2中o有4个,cluster3中◇有3个,总样本数是17个.那么,此次划分Purity指数就是(5+4+3)/17=0.71. 参考链接. 网页链接

昌月耐3864matlab中kmeans算法程序如下 我要做图像分类 主程序改怎么写那?知道的写下 谢谢了 -
太程伏13483213120 ______ function [mu,mask]=kmeans(ima,k)%k为指定类别数%kmeans imag...