sklearn KMeans聚类算法（总结）
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 ...
原文：Kmeans聚类算法的Sklearn实现
一 KMeans算法原理 . 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 。 . KMeans算法的实现原理 KMeans聚类算法实现的原理就是簇内数据相似性最高，不同簇类的数据的相似性最低。进而 ...
2021-05-09 20:12 0 2986 推荐指数：
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