聚类分析 | 概述、 k均值聚类算法 KMeans 处理数据及可视化
一 概述 聚类分析目的 将大量数据集中具有“相似”特征的数据点或样本划分为一个类别 常见应用场景 在没有做先验经验的背景下做的探索性分析 样本量较大情况下的数据预处理工作 将数值类的特征分成几个类别 聚类分析能解 ...
原文：使用K均值算法进行聚类分析实战数据集（注释全）
介绍 kmeans算法又名k均值算法。 算法思想：先从样本集中随机选取k k个样本作为簇中心，并计算所有样本与这k k个 簇中心 的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的 簇中心 所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的 簇中心 。实现kmeans算法的三点： 簇个数k k的选择 各个样本点到 簇中心 的距离 根据新划分的簇，更新 簇中心 数据集： 代码： 结果 ： 作图 结果 : 图说明： ...
2019-11-14 23:01 0 890 推荐指数：
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