Python之聚类（KMeans,KMeans++）
结果： 总结：可知不同的超参数对聚类的效果影响很大，因此在聚类之前采样的数据要尽量保持均匀，各类的方差最好先进行预研，以便达到较好的聚类效果！ ...
原文：kmeans与kmeans++的python实现
一.kmeans聚类： 基本方法流程 .首先随机初始化k个中心点 .将每个实例分配到与其最近的中心点，开成k个类 .更新中心点，计算每个类的平均中心点 .直到中心点不再变化或变化不大或达到迭代次数 优缺点：该方法简单，执行速度较快。但其对于离群点处理不是很好，这是可以去除离群点。kmeans聚类的主要缺点是随机的k个初始中心点的选择不够严谨，因为是随机，所以会导致聚类结果准确度不稳定。 二.kme ...
2017-08-11 18:14 0 5323 推荐指数：
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