Похожие вопросы
2025-09-09 07:03:14
При использовании какого метода необходимо задавать количество кластеров?
- метод k-средних
- метод ближнего соседа
- вся группа иерархических методов
- все ответы неверны
Другие предметы Колледж Кластеризация данных большие данные экономика колледж анализ данных методы кластеризации метод k-средних обучение на данных статистика обработка данных экономический анализ
2025-09-09 07:03:23
При использовании метода k-средних необходимо задавать количество кластеров заранее. Давайте разберемся, почему это так и как работает данный метод.
Метод k-средних — это алгоритм кластеризации, который делит данные на k кластеров, где k — это заранее определенное число. Вот основные шаги, которые выполняются в этом методе:
- Инициализация: Выбираются k случайных точек данных, которые будут центрами кластеров.
- Присвоение кластеров: Каждая точка данных присваивается ближайшему центру кластера, основываясь на расстоянии (обычно используется евклидово расстояние).
- Обновление центров: После того как все точки присвоены кластерам, пересчитываются центры кластеров, беря среднее значение всех точек, входящих в каждый кластер.
- Повторение: Шаги 2 и 3 повторяются до тех пор, пока центры кластеров не перестанут изменяться или изменения станут незначительными.
Теперь давайте посмотрим на другие методы:
- Метод ближнего соседа: Этот метод не требует задания количества кластеров заранее, так как он основывается на расстоянии между точками и может адаптироваться к структуре данных.
- Иерархические методы: Они также не требуют предварительного задания количества кластеров. Вместо этого они строят дендрограмму, которая показывает, как данные могут быть объединены в кластеры на разных уровнях.
Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос — это метод k-средних, так как именно он требует задания количества кластеров заранее.