【机器学习】KMeans 聚类算法原理与实现
1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 如果用数据表达式表示，假设簇划分为(C1,C2,...Ck)，则我们的目标是最小化平方误差E： \[E ...
原文：机器学习——KMeans聚类，KMeans原理，参数详解
.聚类 聚类就是对大量的未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，聚类属于无监督的学习方法。 .内在相似性的度量 聚类是根据数据的内在的相似性进行的，那么我们应该怎么定义数据的内在的相似性呢 比较常见的方法是根据数据的相似度或者距离来定义的，比较常见的有： 闵可夫斯基距离 欧式距离 上述距离公式中，当p 时，就是欧式距离，当p ...
2019-04-09 23:36 0 9145 推荐指数：
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