一维数组的 K-Means 聚类算法理解
刚看了这个算法，理解如下，放在这里，备忘，如有错误的地方，请指出，谢谢 需要做聚类的数组我们称之为【源数组】需要一个分组个数K变量来标记需要分多少个组，这个数组我们称之为【聚类中心数组】及一个缓存临时聚类中心的数组，我们称之为【缓存聚类中心数组】然后初始化一个K长度的数组，值随机（尽量分布 ...
原文：weighted Kernel k-means 加权核k均值算法理解及其实现（一）
那就从k means开始吧 对于机器学习的新手小白来说，k means算法应该都会接触到吧。传统的k means算法是一个硬聚类 因为要指定k这个参数啦 算法。这里利用百度的解释 看上去好难懂，实际上任务就是要聚类，然后将相关的点聚成一堆嘛。这里我们可以给出k means的核心公式 这里可以看到，实际上就是计算每个样本点簇中心的距离，然后判断出到哪个簇中心距离最短，然后分给那个簇。然后下次迭代时， ...
2017-01-10 23:40 0 7021 推荐指数：
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