关于K-Means聚类算法的,论文里都说：K-Means算法对数据输入顺序敏感.怎么理解呢?我的理解是：K-Means算法选取前K个点为中心,数据输入顺序不同,选取的K个中心点就不同,因此聚类结果不同.这个

来源：学生作业帮助网编辑：作业帮时间：2024/05/03 07:52:03

关于K-Means聚类算法的,论文里都说：K-Means算法对数据输入顺序敏感.怎么理解呢?我的理解是：K-Means算法选取前K个点为中心,数据输入顺序不同,选取的K个中心点就不同,因此聚类结果不同.这个
关于K-Means聚类算法的,
论文里都说：K-Means算法对数据输入顺序敏感.怎么理解呢?
我的理解是：K-Means算法选取前K个点为中心,数据输入顺序不同,选取的K个中心点就不同,因此聚类结果不同.这个的根源还是K-Means算法对初始聚类中心的敏感性
而且,我做过实验,打乱了iris中数据的顺序,得到3个不同的数据集.但是我采用相同的中心,得到的结果是一样的.
大家是怎么理解：K-Means算法对数据输入顺序敏感的,

关于K-Means聚类算法的,论文里都说：K-Means算法对数据输入顺序敏感.怎么理解呢?我的理解是：K-Means算法选取前K个点为中心,数据输入顺序不同,选取的K个中心点就不同,因此聚类结果不同.这个
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.

关于K-Means聚类算法的,论文里都说：K-Means算法对数据输入顺序敏感.怎么理解呢?我的理解是：K-Means算法选取前K个点为中心,数据输入顺序不同,选取的K个中心点就不同,因此聚类结果不同.这个 K-Means聚类算法原理是怎么样的? 如何判断聚类算法图像分割结果的质量,在K-means和FCM 算法下在大数据量时,K-means算法和层次聚类算法谁更有优势?为什么? 请问你用FCM和K-means算法的时候,计算聚类中心用的是什么公式科学论文里经常出现的Means and s.e. 《K-means算法在遥感分类中的应用》这篇论文谁有?给发一个急用,论文半路卡住了,希望借鉴一下如何选取k-means聚类的类的个数 k-sparse是什么意思论文里出现的简述K-means算法的基本过程及其不足.《数据挖掘》作业题追分100 Opencv将多维特征向量利用K-means算法聚类void cvKMeans2( const CvArr* samples,int cluster_count,CvArr* labels,CvTermCriteria termcrit );里面的samples存储要聚类特征向量,每个特征向量有n维(n=128).我的理解是：一个 matlab 中 k-means算法中的 ind=ceil（n*rand(1,输出的是什么样子的矩阵是k行d列吗最好能解释一下K-means算法程序每句话的意思 K均值聚类算法的意义、目的、研究内容 k均值聚类算法原理 k-means聚类算法,噪声值怎么处理?现在提取出来511个数据,大概有431个数据值是在1以内,466个在2以内（包含1以内的）,其他的是大于2的,而且最大的都到了86了...显然噪声值需要处理,可是不知道用k-means算法将下列5个数据聚类成2个簇：A1（1,1）,A2（2,1）,A3（4,3）,A4（5,4）,A5(1,3),要求A3、A4为第一次聚类的中心点. 利用IDL编写了k-means算法,对遥感图像进行分类,然后如何对不同的类别赋予不同的颜色显示图像? 推荐数学建模中图论算法的论文?