【机器学习】K-means聚类算法与EM算法
初始目的 将样本分成K个类，其实说白了就是求一个样本例的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎样评价假定的好不好呢？ 我们使用样本的极大似然估计来度量，这里就是x和y的联合分布P（x,y ...
原文：机器学习：Python实现聚类算法(一)之K-Means
.简介 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。 . 算法大致流程为： 随机选取k个点作为种子点 这k个点不一定属于数据集 分别计算每个数据点到k个种子点的距离，离哪个种子点最近，就属于哪类 重新计算k个种子点 ...
2017-05-23 14:20 0 14017 推荐指数：
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