KMeans và khởi tạo tái lập
Biết random_state và n_init ảnh hưởng khả năng tái lập của clustering.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: KMeans fit/predict, random state, cluster centers.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Biết random_state và n_init ảnh hưởng khả năng tái lập của clustering.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 367 trong tầng Phân loại và học không giám sát. Bài dùng thư viện KMeans(random_state, n_init) trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Fit hai KMeans cùng dữ liệu, cùng seed và n_init=10; báo hai model có cùng labels/centers hay không.
def kmeans_reproducibility(X, n_clusters, seed):Input
Ma trận X, số cụm và seed.
Output
Dictionary same_labels, same_centers, centers.
Ràng buộc
Hai lần fit phải dùng cùng seed; so center bằng allclose vì thứ tự cluster có thể cần chú ý.
Ví dụ
Giải thích
Cùng seed trên bốn điểm quanh 0.5 và 10.5 phải cho cùng center.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.