K-means聚類算法原理和C++實現
給定訓練集$\{x^{(1)},...,x^{(m)}\}$，想把這些樣本分成不同的子集，即聚類，$x^{(i)}\in\mathbb{R^{n}}$，但是這是個無標簽數據集，也就是說我們再聚類的時候不能利用標簽信息，所以這是一個無監督學習問題。 k-means聚類算法的流程如下： 1. 隨機 ...
原文：k-means聚類算法C++實現
Clustering 中文翻譯作 聚類 ，簡單地說就是把相似的東西分到一組，同 Classification 分類 不同，對於一個 classifier ，通常需要你告訴它 這個東西被分為某某類 這樣一些例子，理想情況下，一個 classifier 會從它得到的訓練集中進行 學習 ，從而具備對未知數據進行分類的能力，這種提供訓練數據的過程通常叫做 supervised learning 監督學習 ...
2013-05-09 19:16 0 15185 推薦指數：
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