niusouti.com

K均值K－Means算法是密度聚类。()此题为判断题(对，错)。

题目
K均值K－Means算法是密度聚类。()

此题为判断题(对，错)。

相似考题

1.K-means聚类算法一定是收敛的。

2.8、K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。

3.K-means属于基于划分的聚类算法

4.简述K-means聚类算法的主要步骤

更多“K均值K－Means算法是密度聚类。() ”相关问题

  • 第1题：

    18、K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。


    错误

  • 第2题：

    K均值（K-means）算法，不能聚类以下（）类型的样本？

    A．圆形分布

    B．螺旋分布

    C．带状分布

    D．凸多边形分布


    对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性。;是一种无监督学习方法。;k值无法自动获取,初始聚类中心随机选择。

  • 第3题：

    K-Means聚类算法的实现及实验测试


    Given k, the k-means algorithm is implemented in four steps: 1选择一个含有随机选择样本的k个簇的初始划分,计算这些簇的质心。 2根据欧氏距离把剩余的每个样本分配到距离它最近的簇质心的一个划分。 3计算被分配到每个簇的样本的均值向量,作为新的簇的质心。 4重复2,3直到k个簇的质心点不再发生变化或平方误差准则最小。

  • 第4题：

    简单论述K-Means聚类算法的流程


    (1) 首先选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。(2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。(3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。(4) 重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化达到指定值或迭代次数达到最大为止。

  • 第5题：

    K-Means聚类算法的WEKA实现及实验测试


    √

相关内容