机器学习实战笔记-利用K均值聚类算法对未标注数据分组
聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好 簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在于，分类的目标 ...
原文：机器学习实战---K均值聚类算法
一：一般K均值聚类算法实现 一 导入数据 二 计算两个向量之间的距离 三 随机初始化聚簇中心 四 实现聚簇算法 五 结果测试 我们可以发现，在经过多次测试后，会出现聚簇收敛到局部最小值。导致不能得到我们想要的聚簇结果 二：多次测试，计算代价，选取最优聚簇中心 https: www.cnblogs.com ssyfj p .html 避免局部最优：如果想让找到最优可能的聚类，可以尝试多次随机初始化， ...
2020-07-16 21:37 0 698 推荐指数：
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