class sklearn.cluster.KMeans (n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001,precompute_distances=’auto’, verbose ...

...

1. （一）选取初始数据中的k个对象作为初始的中心，每个对象代表一个聚类中心 （二） 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的 ...

　　1、聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组(或簇)。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。 　　2、KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇，直观上来看是簇是一组一组聚集在一起的数据 ...

sklearn实践（一）：kmeans聚类 实践往往比理论要经历更多的挫折。 一、数据处理 官方给的案例里用的都是sklearn自带的数据集，只要import之后便万事大吉，但实际中我们采用的数据往往没有那么规整，也不是可以一下就fit到模型里去的。经过这次经历，打算整理一下大致思路 ...

一、KMeans算法原理 1.1 KMeans算法关键概念：簇与质心 簇：KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇，直观上看是一组一组聚集在一起的数据，在一个簇中的数据就认为是同一类。簇就是聚类的结果表现。 质心：簇中所有数据的均值U通常被认为这个簇的“质心 ...

基本原理 Kmeans是无监督学习的代表，没有所谓的Y。主要目的是分类，分类的依据就是样本之间的距离。比如要分为K类。步骤是： 随机选取K个点。 计算每个点到K个质心的距离，分成K个簇。 计算K个簇样本的平均值作新的质心 循环2、3 位置不变，距离完成 距离 ...

...