详解聚类算法Kmeans的两大优化——mini-batch和Kmeans++
本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第13篇文章，我们来看下Kmeans算法的优化。 在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法，在算法的最后我们提出了一个问题：Kmeans算法虽然效果不错，但是每一次迭代都需要遍历全量的数据 ...
原文：Kmeans算法的经典优化——mini-batch和Kmeans++
感谢参考原文 http: bjbsair.com tech info .html mini batch mini batch的思想非常朴素，既然全体样本当中数据量太大，会使得我们迭代的时间过长，那么我们 缩小数据规模 行不行 那怎么减小规模呢，很简单，我们随机从整体当中做一个抽样， 选取出一小部分数据来代替整体 。这样我们人为地缩小样本的规模，不就可以提升迭代的速度了 通过抽样我们的确可以提升迭代 ...
2020-03-27 15:59 0 1561 推荐指数：
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