kmeans聚类算法常用的终止条件有哪些

梅运先 2019-11-05 21:31:00

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100次,基本不到就达到迭代终止条件了。
边凌飞2019-11-05 22:05:51

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  • 其实我猜你想问的是怎么改进k-means算法,可以摆脱手工指定k值。实质上通过算距离达到聚类的算法是必须要手工指定一个值的,也就是说需要一个参照。不需要制定聚类个数的聚类算法,例如:DBSCAN。
    窦金乾2019-11-15 20:00:19
  • K-means算法属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法,它是一种已知聚类类别数的聚类算法。指定类别数为K,对样本集合进行聚类,聚类的结果由K个聚类中心来表达,基于给定的聚类目标函数,算法采用迭代更新的方法,每一次迭代过程都是向目标函数值减小的方向进行,最终的聚类结果使目标函数值取得极小值,达到较优的聚类效果。使用平均误差准则函数E作为聚类结果好坏的衡量标准之一,保证了算法运行结果的可靠性和有效性。
    龙宣霖2019-11-05 23:02:29
  • 一,K-Means聚类算法原理k-means算法接受参数k;然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代。该算法的最大优势在于简洁和快速。算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。
    龚宇辉2019-11-05 22:19:49
  • K均值聚类法分为如下几个步骤:一、初始化聚类中心1、根据具体问题,凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。2、用前C个样本作为初始聚类中心。3、将全部样本随机地分成C类,计算每类的样本均值,将样本均值作为初始聚类中心。二、初始聚类1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。2、取一样本,将其归入与其最近的聚类中心的那一类中,重新计算样本均值,更新聚类中心。然后取下一样本,重复操作,直至所有样本归入相应类中。三、判断聚类是否合理采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理,不合理则修改分类。循环进行判断、修改直至达到算法终止条件。
    米增春2019-11-05 22:02:42

相关问答

这是个通道业务,实际募集资金的是英大资本发的资管计划。因为资管计划无法办理抵押登记,所以找了万向信托做了一层通道,这样房子就可以抵押在信托名下,间接控制抵押品。

产品出风险了以后最大的问题在于万向信托所在的浙江省高级人民法院处置抵押物的时候发现,原来信托贷款项下抵押房屋已被上海市青浦区人民法院首封了。这是一个非常常见的问题:首封法院和抵押权法院的执行权冲突问题,即多个债权人向同一债务人申请执行,既有首封法院,又有抵押权法院,到底由哪个法院来处置抵押物?这里明确一个概念,处置抵押物并不代表优先受偿。就这个项目而言,如果处置由上海法院处置抵押物,因为抵押权在万向信托名下,所以优先偿还万向信托的债权。但是实际的过程中,很多首封债权人怠于执行财产的处置,抵押权人处于一个被动的地位,只能被牵着鼻子走,处置遥遥无期。一方面是地方保护主义,一方面是对于首封债权人来说,执行过程中会付出大量的劳动、时间、人力成本,且要承担更高的诉讼成本和更大的法律风险,却分配财产时却不能优先受偿,所以动力比较小。关于这个问题,各地高院、最高法院都有相应的司发解释,有兴趣可以看看。

就这个项目而言,万向信托作为抵押权人还是有优先受偿权的,但是比较被动,只能通过首封权债务人进行处置。最差的情况就是一直耗着,并不代表产品血本无归。其实可以跟首封权债务人沟通协商,比如分一部人优先受偿权给首封权债务人,这样也有动力。最后还想说一下,万向信托动作慢了一拍,如果浙江高院执行的快,首封权就在万向信托这边了,哪有这么多幺蛾子。所以买信托产品的时候可以问问信托公司,跟当地司法系统关系怎么样?一般需要多少时间下首封权?越快越主动。