K-Means ++ 算法
） K-Means ++ 算法 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中 ...
原文：Lloyd’s 算法 和 K-Means算法
在讲Lloyd s 算法之前先介绍Voronoi图 在数学中，Voronoi图是基于到平面的特定子集中的点的距离将平面划分成区域。预先指定一组点 称为种子，站点或生成器 ，并且对于每个种子，存在相应的区域，该区域由更接近该种子的所有点组成，而不是任何其他点。这些区域称为Voronoi细胞。 在最简单的情况下，如图所示，我们在欧几里德平面上给出了一组有限的点 p ，...，pn 。在这种情况下每个站 ...
2018-10-27 11:45 0 733 推荐指数：
相关推荐
K-means 算法
本学习笔记参考自吴恩达老师机器学习公开课 聚类算法是一种无监督学习算法。k均值算法是其中应用最为广泛的一种，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。K均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成K个组，其方法为： 随机选择K个随机的点（称为聚类中心 ...
K-Means算法
聚类与分类的区别 分类 类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。属于监督学习。 聚类 事先不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据聚合 ...
聚类算法——K-means（上）
首先要来了解的一个概念就是聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一 ...
K-means算法原理
：(1)每个簇至少包含一个对象；(2)每个对象属于且仅属于一个簇。 基本思想：对给定的，算法首先给出一 ...
K-means聚类算法
一、思想 聚类：人以群分、物以类聚，使得簇内的距离接近，簇间距离远。 可以做推荐冷启动，区域推荐热榜、用户画像 二、算法步骤： 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，从中选出距离最近的⼀个点作为⾃⼰的标记 3、接着对着标记 ...
K-Means 聚类算法
K-Means 概念定义： K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法。 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念： 聚类（Clustering）：K-Means 是一种聚类分析（Cluster Analysis）方法。聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 ...
K-means聚类算法
1.原文：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用 ...