机器学习实战---K均值聚类算法
一：一般K均值聚类算法实现 （一）导入数据 （二）计算两个向量之间的距离 （三）随机初始化聚簇中心 （四）实现聚簇算法 （五）结果测试 我们可以发现，在经过多次测试后，会出现聚簇收敛到局部最小值。导致不能得到 ...
原文：机器学习之K均值聚类
K均值聚类思想 聚类的核心概念是相似度或距离，有很多相似度或距离的方法，比如欧式距离 马氏距离 相关系数 余弦定理 层次聚类和K均值聚类等 K均值聚类的基本思想是，通过迭代的方法寻找K个簇的一种划分方案，使得聚类结果对应的代价函数最小，特别地，代价函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和 J c, sigma sum i M x i sigma c i 其中 x i 代表第i个样本点， ...
2019-04-10 16:12 1 581 推荐指数：
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