【机器学习】KMeans 聚类算法原理与实现
1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 如果用数据表达式表示，假设簇划分为(C1,C2,...Ck)，则我们的目标是最小化平方误差E： \[E ...
原文：Kmeans聚类算法原理与实现
Kmeans聚类算法 Kmeans聚类算法的基本原理 K means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 假设要把样本集分为k个类别，算法描述如下： 适当选择k个类的初始中心，最初一般为随机选取 在每次迭代中，对任意一个样 ...
2015-08-26 21:54 0 2067 推荐指数：
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