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M个特征词)； 4.再使用K-means进行文本聚类(省略特征词过来降维过程); ...

k-means简介 k-means是无监督学习下的一种聚类算法，简单说就是不需要数据标签，仅靠特征值就可以将数据分为指定的几类。k-means算法的核心就是通过计算每个数据点与k个质心（或重心）之间的距离，找出与各质心距离最近的点，并将这些点分为该质心所在的簇，从而实现聚类的效果 ...

在之前分享的链家二手房数据分析的练习中用到了 K-Means 聚类分析方法，所以就顺道一起复习一下 K-Means 的基础知识好了。 K-Means 聚类分析可将样本分为若干个集群，它的核心思想就是使某集群的数据点与其对应的中心之间的距离最小。所以 K-Means 聚类分析通常会假设已知集群 ...

一、原理 先确定簇的个数，K 假设每个簇都有一个中心点 centroid 将每个样本点划分到距离它最近的中心点所属的簇中 目标函数：定义为每个样本与其簇中心点的距离的 平方和（theSum of Squared Error, SSE ...

k-means算法是machine learning领域内比较常用的算法之一。 首先，我们先来讲下该算法的流程（摘自百度百科）： 首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最 ...

各种聚类方法，这篇开篇文章将介绍下聚类的相关概念以及最基本的算法 K-Means。 聚类 我们都知道，在 ...

初始目的 　　将样本分成K个类，其实说白了就是求一个样本例的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎样评价假定的好不好呢？ 　　我们使用样本的极大似然估计来度量，这里就是x和y的联合分布P（x,y ...