KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取 转
本文主要基于Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著，王斌翻译的《大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理》一书。 KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点 ...
原文：kmeans算法原理以及实践操作(多种k值确定以及如何选取初始点方法)
kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据聚类后，然后研究不同聚类下数据的特点。 算法原理： 随机选取k个中心点 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类 更新中心点为每类的均值 j lt j ,重复 迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数，误差不变. 空间复杂度o N 时间复杂度o I K N 其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数 为什么迭 ...
2016-09-04 18:06 9 51101 推荐指数：
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