【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-聚类(clustering)算法：K-means算法
. 归类： 聚类 clustering ：属于非监督学习 unsupervised learning 无类别标记 class label . 举例： . Kmeans算法 . clustering中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 . 算法接受参数k 将事先输入的n个数据对象划分为k个类以便使得获得的聚类满足：同一类中对象之间相似度较高，不同类之间对象相似度较小。 . 算法思想 以空间中k个 ...
2019-03-04 19:13 0 1860 推荐指数：
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