1.什么是K-Means？ K均值算法聚类 关键词：K个种子，均值聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法 ...

） K-Means ++ 算法 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中 ...

一.k-means原理 k-means属于无监督学习。 将原始点分成3类 k的取值， 1.需要将样本分成几类，k就取几 2.通过网格搜索自动调节 中心点计算：所有点的x，y，z取平均(x1+x2+……xn)/n，（y1+y2+yn)/n ...

本学习笔记参考自吴恩达老师机器学习公开课 聚类算法是一种无监督学习算法。k均值算法是其中应用最为广泛的一种，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。K均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成K个组，其方法为： 随机选择K个随机的点（称为聚类中心 ...

聚类与分类的区别 分类 类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。属于监督学习。 聚类 事先不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据聚合 ...

K-均值算法的基本思想是首先从含有N个数据对象的数据集中随机选择K个数据对象作为初始中心，然后计算每个数据对象到各中心的距离，根据最近邻原则，所有数据对象将会被划分到离它最近的那个中心所代表的簇中，接着分别计算新生成的各个簇中数据对象的均值作为各簇新的中心，比较新的中心和上一次得到 ...

Kmeans是一种简单的聚类方法，一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。 算法原理 kmeans的计算方法如下： 　　1 随机选取k个中心点； 　　2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点，作为一个簇； 　　3 计算每个聚类 ...

K-means与K-means++： 原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心， 而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心： 假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K)，则在选取第n+1个聚类中心时：距离当前n个聚类中心越远的点会有更高 ...