机器学习 - k-means聚类
k-means简介 k-means是无监督学习下的一种聚类算法，简单说就是不需要数据标签，仅靠特征值就可以将数据分为指定的几类。k-means算法的核心就是通过计算每个数据点与k个质心（或重心）之间的距离，找出与各质心距离最近的点，并将这些点分为该质心所在的簇，从而实现聚类的效果 ...
原文：机器学习--k-means聚类原理
物以类聚，人以群分 , 所谓聚类就是将相似的元素分到一 类 有时也被称为 簇 或 集合 , 簇内元素相似程度高, 簇间元素相似程度低. 常用的聚类方法有划分聚类, 层次聚类, 密度聚类, 网格聚类, 模型聚类等. 我们这里重点介绍划分聚类. . 划分聚类 划分聚类, 就是给定一个样本量为N的数据集, 将其划分为K个簇 K lt N , 每一个簇中至少包含一个样本点. 大部分的划分方法是基于距离的 ...
2019-03-16 17:36 0 636 推荐指数：
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