目前决定cluster数目的常用方法是手动地决定cluster的数目 哪个K是正确的? 上图中的数据集，我们可以说它有4个clusters，也可以说它有2个clusters,但哪个是正确答案呢？其实这儿没有正确答案，数据集要划分的cluster的数目本来就是模拟两可的，可以是 ...

1.随机选择 选择初始质心，我们可以用最基本的随机方法，但是这种方法会导致一个局部最优解问题。即，将一个比较大的簇分裂，同时将两个较小的簇进行合并。 由于K-Means算法具有不稳定性，初始质心选择不同，结果也不同。所以解决局部最优的方法 ...

要大体均等；（4）不同类别间的特质值应该差异较大 一、K-means聚类步骤： （1）选择k ...

在监督学习中，有标签信息协助机器学习同类样本之间存在的共性，在预测时只需判定给定样本与哪个类别的训练样本最相似即可。在非监督学习中，不再有标签信息的指导，遇到一维或二维数据的划分问题，人用肉眼就很容易完成，可机器就傻眼了，图(1)描述得很形象。 但处理高维度的数据，人脑也无能为力了，最终 ...

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 ...

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 ...