机器学习 - k-means聚类
k-means简介 k-means是无监督学习下的一种聚类算法，简单说就是不需要数据标签，仅靠特征值就可以将数据分为指定的几类。k-means算法的核心就是通过计算每个数据点与k个质心（或重心）之间的距离，找出与各质心距离最近的点，并将这些点分为该质心所在的簇，从而实现聚类的效果 ...
原文：机器学习实战5：k-means聚类：二分k均值聚类+地理位置聚簇实例
k 均值聚类是非监督学习的一种，输入必须指定聚簇中心个数k。k均值是基于相似度的聚类，为没有标签的一簇实例分为一类。 一 经典的k 均值聚类 思路： 随机创建k个质心 k必须指定，二维的很容易确定，可视化数据分布，直观确定即可 遍历数据集的每个实例，计算其到每个质心的相似度，这里也就是欧氏距离 把每个实例都分配到距离最近的质心的那一类，用一个二维数组数据结构保存，第一列是最近质心序号，第二列是距 ...
2016-07-04 21:55 0 7541 推荐指数：
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