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以下关于聚类描述错误的是
...
聚类
分析(cluster analysis)方法的
描述不正确的是
( )。
答:
【答案】:B Q型
聚类
分析是对样本进行分类处理而不是对结果进行分类处理。
在
描述
k均值
聚类的
操作步骤中出现
错误的
一项为
答:
这个描述中的错误在于“固定这些质心”。实际上,在k均值聚类中,初始质心被选择后并不是固定的,而是会进行迭代更新
。以下是k均值聚类的正确操作步骤:1. 选择初始质心:首先,从数据集中随机选择k个点作为初始质心。这些质心是聚类的中心点,用于代表各个聚类。2. 分配数据点到最近的质心:接...
在
聚类
分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大
答:
在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差
。是错误的。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经...
求助两题数据挖掘python的选择题答案
答:
1:A.B.C 2:A.C
典型的
聚类
算法有哪些,并简述K-means算法的原理及不足?
答:
密度聚类算法:通过给定密度阈值来确定簇,相对稠密的区域被视为簇的中心点,较稀疏的区域则被视为噪声
。基于概率模型的聚类算法:使用统计学方法,利用概率分布模型来描述数据,并通过最大化似然函数来确定簇。谱聚类算法:通过计算样本之间的相似度矩阵,并将其转换为拉普拉斯矩阵,通过计算拉普拉斯矩阵的...
聚类
方法有哪些
答:
聚类
方法有多种,主要包括
以下
几种:1. K均值聚类:这是一种非常流行的聚类方法。它将数据集划分为K个不同的簇,每个簇的中心点是簇内所有点的平均值。这种方法的目标是使得每个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。2. 层次聚类:这种方法通过创建一个层次结构来进行聚类。它...
什么叫
聚类
?
答:
2、它是一种重要的人类行为。3、
聚类
分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。4、聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经济学。5、在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被用作
描述
数据,衡量不同数据源间的相似性,以及把数据源分类到不同的簇中。区别...
信息检索中 分类/
聚类的
概念是什么?有什么关系?有什么区别?
答:
聚类(clustering)是一种特殊的分类,与分类分析法不同,聚类分析是在预先不知道欲划定类的情况下(如,没有预定的分类表、没有预定的类目),根据信息相似度原则进行信息集聚的一种方法。
聚类的
目的是根据最大化类内的相似性、最小化类问的相似性这一原则合理的划分数据集合,并用显式或隐式的方法
描述
...
关于聚类
分析
答:
2.应用范围
聚类
分析在客户细分中的应用 消费同一种类的商品或服务时,不同的客户有不同的消费特点,通过研究这些特点,企业可以制定出不同的营销组合,从而获取最大的消费者剩余,这就是客户细分的主要目的。常用的客户分类方法主要有三类:经验
描述
法,由决策者根据经验对客户进行类别划分;传统统计法,...
什么是
聚类
分析,它有什么作用呢?
答:
1、与多元分析的其他方法相比,
聚类
分析是很粗糙的,理论尚不完善,但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等,因此成了多元分析的重要方法,统计包中都有丰富的软件,对数据进行聚类处理。2、聚类分析除了独立的统计功能外,还有一个辅助功能,就是和...
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通过特定的字符来进行与数据项
逻辑回归模型的输出是
kmeans法的建模步骤为