kmeans聚类算法优缺点

郗贞雷1406哪些因素影响k - means算法聚类性能 -
须骨贺19354875246 ______ K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. k个初始类聚类中心点的选...

郗贞雷1406k - means算法解决了什么问题 -
须骨贺19354875246 ______ 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

郗贞雷1406在大数据量时,K - means算法和层次聚类算法谁更有优势?为什么?
须骨贺19354875246 ______ 这个问题其实是无解的,数据不同,算法的分类效果、实际运行时间也是不同. 若单从运算速度而言,k-means比层次更快. 原因是K-means是找中心,然后计算距离;层次是逐个样本逐层合并,层次的算法复杂度更高. 更重要的是,在大数量下,K-means算法和层次聚类算法的分类效果真的只能用见仁见智来形容了.

郗贞雷1406K - Means聚类算法原理是怎么样的? -
须骨贺19354875246 ______ 一,K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的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得...

郗贞雷1406k means为什么是局部最优算法 -
须骨贺19354875246 ______ 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.

郗贞雷1406关于K - Means聚类算法的,大家交流一下. -
须骨贺19354875246 ______ 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.

郗贞雷1406如何利用spark实现kmeans聚类算法 -
须骨贺19354875246 ______ 用spark做kmeans算法的例子,里边导入的数据总是有sample_linear_regression_data.txt sample_svm_data.

郗贞雷1406急求:k - Means聚类算法实现 -
须骨贺19354875246 ______ K-MEANS算法: 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”(...

郗贞雷1406k - means聚类算法一定要指定聚类个数吗 -
须骨贺19354875246 ______ 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

郗贞雷1406评价一个聚类质量算法需要哪些值 -
须骨贺19354875246 ______ 1)芮氏指标(简称RI)2))归一化互信息(简称NMI)