k-means聚类分析
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 ...
原文：K-means聚类分析
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 表示簇Ck 的中心点 或其它能代表Ck的点 若xn被划分到簇Ck则rnk ，否则rnk 目标：找到簇的中心点 k及簇的划分rnk使得目标 函数SSE最小 初始中心点 ...
2020-05-27 20:34 0 2018 推荐指数：
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