机器学习：Python实现聚类算法(一)之K-Means
1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 2. 算法大致流程 ...
原文：机器学习-K-means聚类及算法实现（基于R语言）
K means聚类 将n个观测点，按一定标准 数据点的相似度 ，划归到k个聚类 用户划分 产品类别划分等 中。 重要概念：质心 K means聚类要求的变量是数值变量，方便计算距离。 算法实现 R语言实现 k means算法是将数值转换为距离，然后测量距离远近进行聚类的。不归一化的会使得距离非常远。 补充：scale归一化处理的意义 两个变量之间数值差别太大，比如年龄与收入的数值差别就很大。 步骤 ...
2019-06-08 17:50 0 3220 推荐指数：
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