sklearn k-means
一.k-means原理 k-means属于无监督学习。 将原始点分成3类 k的取值， 1.需要将样本分成几类，k就取几 2.通过网格搜索自动调节 中心点计算：所有点的x，y，z取平均(x1+x2+……xn)/n，（y1+y2+yn)/n ...
原文：K-MEANS算法及sklearn实现
K MEANS算法 聚类概念： .无监督问题：我们手里没有标签 .聚类：相似的东西分到一组 .难点：如何评估，如何调参 .要得到簇的个数，需要指定K值 .质心：均值，即向量各维取平均即可 .距离的度量：常用欧几里得距离和余弦相似度 .优化目标：min min sum i k sum C j dist c i,x 工作流程： a 读入数据 b 随机初始化两个点 c 计算每个点到质心的距离，离那个质心 ...
2019-10-03 00:47 0 1538 推荐指数：
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