moea_joint
109年
[統計資訊] 統計學、巨量資料概論
第 28 題
對於 k-均值(k-means)聚類演算法的敘述，下列何者有誤？
- A k-均值中update的程序，將更新聚類中心
- B k-均值中assign的程序，將比較各資料點之間的距離，並將各資料點以隨機方式分配至其中一個聚類
- C k-均值中的k值表示資料將分成幾類，需事先給定
- D 每一次執行的k-均值演算法，其結果可能會不一樣
思路引導 VIP
想像你正站在一個廣大的廣場上，廣場上有三個收費站。如果你的目標是「用最快的速度」到達其中一個收費站，你會根據什麼準則來選擇要去哪一個？如果此時規定每個人都要「隨機」去某個收費站，這對於縮短大家的總行走距離還有幫助嗎？
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K-means 的運作核心與邏輯
恭喜你準確地辨識出選項 (B) 的錯誤！這代表你對 K-means 聚類演算法的程序有著非常清晰的理解。在演算法的「分配（Assign）」階段，系統會計算每個資料點與各個群集中心（Centroids）之間的距離，並將資料點歸類到距離最近的那個群集，而非隨機分配。這種「趨向中心」的特性，正是為了極小化群體內的變異量，讓分類結果更具代表性。
演算法的特性與鑑別點
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