局部最优解

我正在寻找关于K-均值算法如何避免进入局部最优解的建议。我已经尝试使用这种聚类算法，但发现结果不稳定，包括在不同数据集上产生不同的聚类和噪声点。我想知道如何确保在使用K-均值算法时，能够获得较好的聚类结果并避免陷入局部最优解。任何帮助或指导将不胜感激。谢谢！ ...

我正在探索随机森林算法为何倾向于落入局部最优解的情况。我已经仔细学习了随机森林的过程，但仍无法避免出现局部最优解。我的问题是如何避免落入局部最优解？我正在寻找有效的方法来解决这个问题，以便让我的随机森林算法能够更准确地预测未来的事件。如果有任何老师或专家可以帮助...

我想请问一下，您在深度学习方面对K-均值算法的扩展了解有多少？这种方法基于无监督学习中的又叫聚类的技术，通过识别数据集中的相似点来将它们分组。然而，K-均值算法通常到达局部最优解，因此深度学习是一种可以扩展K-均值算法的方法。如果您对此有更深入的了解，还请指教。 ...