1、 SSE误差平方和(Sum of Square due to Error)： 聚类情况： 计算公式： 注：SSE参数计算的内容为当前迭代得到的中心位置到各自中心点簇的欧式距离总和，这 ...

在监督学习中，有标签信息协助机器学习同类样本之间存在的共性，在预测时只需判定给定样本与哪个类别的训练样本最相似即可。在非监督学习中，不再有标签信息的指导，遇到一维或二维数据的划分问题，人用肉眼就很容易 ...

1.什么是K-Means？ K均值算法聚类 关键词：K个种子，均值聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法 ...

） 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 ...

一.k-means原理 k-means属于无监督学习。 将原始点分成3类 k的取值， 1.需要将样本分成几类，k就取几 2.通过网格搜索自动调节 中心点计算：所有点的x，y，z取平均(x1+x2+……xn)/n，（y1+y2+yn)/n ...

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 ...

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 ...

K-均值算法的基本思想是首先从含有N个数据对象的数据集中随机选择K个数据对象作为初始中心，然后计算每个数据对象到各中心的距离，根据最近邻原则，所有数据对象将会被划分到离它最近的那个中心所代表的簇中，接着分别计算新生成的各个簇中数据对象的均值作为各簇新的中心，比较新的中心和上一次得到 ...