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 ...
原文：k-means聚类分析 python 代码实现(不使用现成聚类库)
一 实验目标 使用 K means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。 按照 : 的比例随机将数据划分为训练集和测试集，至少尝试 个不同的 K 值，并画出不同 K 下 的聚类结果，及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论，发现能解释数据的最好的 K 值。 二 算法原理 首先确定k，随机选择k个初始点之后所有点根据距离质点的距离进行聚类分析，离某一个质点a相较于其他 ...
2020-06-01 12:32 5 3081 推荐指数：
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