4. K-Means和K-Means++实现
1. K-Means原理解析 2. K-Means的优化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++实现 1. 前言 前面3篇K-Means的博文从原理、优化、使用几个方面详细的介绍了K-Means算法，本文用python语言，详细的为读者实现 ...
原文：K-means与K-means++
K means与K means ： 原始K means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心， 而K means 按照如下的思想选取K个聚类中心： 假设已经选取了n个初始聚类中心 lt n lt K ，则在选取第n 个聚类中心时：距离当前n个聚类中心越远的点会有更高的概率被选为第n 个聚类中心。 在选取第一个聚类中心 n 时同样通过随机的方法。 可以说这也符合我们的直觉：聚类中心当然是互相离 ...
2018-04-02 20:12 0 27476 推荐指数：
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