K-means聚类算法及python代码实现
K-means聚类算法（事先数据并没有类别之分！所有的数据都是一样的） 1、概述 K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇 ...
原文：K-Means算法及代码实现
.K Means算法 K Means算法，也被称为K 平均或K 均值算法，是一种广泛使用的聚类算法。K Means算法是聚焦于相似的无监督的算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类簇。之所以被称为K Means是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。 .聚类的概念 聚类，则是给定的样本没有事 ...
2019-09-08 19:46 0 1055 推荐指数：
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