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255.255.255.252 255.255.255.248 255.255.255.240 255.255.255.255
255.255.255.254 255.255.255.240 255.255.255.255 255.255.255.248
上位类和下位类之间应保持平行并列关系 在线分类中,由某一上位类划分出的下位类类目的总范围应与上位类类目范围相等 当某一个上位类类目划分成若干个下位类类目时,应选择一个划分基准 同位类类目之间不交叉、不重复,并且只对应于一个上位类 同位类类目之间不交叉、不重复,但可以对应于一个上位类
255.255.255.252 255.255.255.248 255.255.255.240 255.255.255.255
255.255.255.255 255.255.255.252 255.255.255.240 255.255.255.248
在K-means算法中K是事先给定的,这个K值的选定是非常难以估计的 在K-means算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化 对于一个类中的每个对象,在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目 从K-means算法框架可以看出,该算法需要不断地进行样本分类调整,不断地计算调整后的新的聚类中心,因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大的
255.255.255.224 255.255.255.240 255.255.255.255 255.255.255.248
在K-means算法中K是事先给定的,这个K值的选定是非常难以估计的 在K-means算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化 对于一个类中的每个对象,在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目的新的聚类心,因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大的
255.255.255.128和255.255.255.224 255.255.255.1285和255.255.255.240 255.255.255.1925和255.255.255.224 255.255.255.1925和255.255.255.240