.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
-
二分k均值
![]()
归地分裂它们。二分k-means算法是分裂法的一种。 二分k-means算法是k-means算法的改进算法，相比k-means算法，它可以加速k-means算法的执行速度，因为它的相似度计算少了，能够克服k-means收敛于局部最小的缺点。 二分k-means算法的一般流程如下所示：
来自：帮助中心 -
k均值
![]()
kmeans聚类器输出的预测列 k - 聚类的个数，默认为2 init_mode - 聚类采用的初始算法，random、k-means，默认为"random" init_steps - 采用k-means|| 初始化模式的步数，默认为2 max_iter - 最大迭代次数，默认为20 tol - 迭代算法的收敛阈值，默认为1e-4
来自：帮助中心 -
功能介绍
![]()
境。 图5 北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译
来自：帮助中心 -
实时聚类
![]()
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，
来自：帮助中心 -
实时聚类
![]()
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，
来自：帮助中心 -
欠拟合的解决方法有哪些？
![]()
神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。
来自：帮助中心
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
