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以下属于聚类算法的是:
[不定项选择题]
以下属于聚类算法的是:
K均值
DBSCAN
Apriori
朴素贝叶斯
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喵星人拯救地球
K-means算法原理: (1) 随机选取k个中心点; (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类; (3) 更新中心点为每类的均值; (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变。 空间复杂度o(N), 时间复杂度o(I*K*N), 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数。——————————————————DBSCAN是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同,它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。具体算法描述如下: (1)检测数据库中尚未检查过的对象p,如果p未被处理(归为某个簇或者标记为噪声),则检查其邻域,若包含的对象数不小于minPts,建立新簇C,将其中的所有点加入候选集N; (2)对候选集N 中所有尚未被处理的对象q,检查其邻域,若至少包含minPts个对象,则将这些对象加入N;如果q 未归入任何一个簇,则将q 加入C; (3)重复步骤2),继续检查N 中未处理的对象,当前候选集N为空; (4)重复步骤1)~3),直到所有对象都归入了某个簇或标记为噪声。————————————————————Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。该算法的基本思想是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集合的项的所有规则,其中每一条规则的右部只有一项,这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成,那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集,使用了递归的方法。——————————————————————朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型和朴素贝叶斯模型。计算流程: (1) x={a1,a2,....,am}x={a1,a2,....,am}为待分类项, 每个a为x的一个特征属性 (2)有类别集合C={y1,y2,...,yn} (3)计算P(y1|x),P(y2|x),...,P(yn|x) (4)如果P(yk|x)=max{P(y1|x),P(y2|x),...,P(yn|x)}
编辑于 2019-01-15 18:46:35
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哼哼0316
k-均值和DBSCAN均属于聚类算法
发表于 2019-09-03 15:01:01
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勇敢的修勾刷了100道题
K均值和DBSCAN属于聚类算法,
发表于 2023-06-08 13:26:04
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SdV
数据挖掘的聚类算法开除聚类算法籍
发表于 2020-09-15 17:57:16
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Fabulous_HK
Apriori是数据挖掘算法,决策树、朴素贝叶斯都是分类算法
编辑于 2020-08-31 09:39:19
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葑歆
我看成不属于了
发表于 2020-07-07 13:12:10
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麦子点点
DBSCAN确实属于聚类算法建议此题重新设置选项
发表于 2019-09-06 12:57:09
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这道题你会答吗?花几分钟告诉大家答案吧!
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算法工程师
机器学习
2018
360集团
来自:
360公司-2018春...
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小小
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