1. K-Means原理解析 2. K-Means的优化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++实现 1. 前言 前面3篇K-Means的博文从 ...

一.kmeans聚类： 基本方法流程 1.首先随机初始化k个中心点 2.将每个实例分配到与其最近的中心点，开成k个类 3.更新中心点，计算每个类的平均中心点 4.直到中心点不再变化或变化不大 ...

前一阵子有一个学弟问kmeans算法的初始中心点怎么选，有没有什么算法。我让他看看kmeans++，结果学弟说有地方没看懂。然后，他不懂的地方，我给标注了一下。 下面是网上的资料，我对画线的地方做了标注。 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间 ...