目前決定cluster數目的常用方法是手動地決定cluster的數目 哪個K是正確的? 上圖中的數據集，我們可以說它有4個clusters，也可以說它有2個clusters,但哪個是正確答案呢？其實這兒沒有正確答案，數據集要划分的cluster的數目本來就是模擬兩可的，可以是 ...

1.隨機選擇 選擇初始質心，我們可以用最基本的隨機方法，但是這種方法會導致一個局部最優解問題。即，將一個比較大的簇分裂，同時將兩個較小的簇進行合並。 由於K-Means算法具有不穩定性，初始質心選擇不同，結果也不同。所以解決局部最優的方法 ...

要大體均等；（4）不同類別間的特質值應該差異較大 一、K-means聚類步驟： （1）選擇k ...

在監督學習中，有標簽信息協助機器學習同類樣本之間存在的共性，在預測時只需判定給定樣本與哪個類別的訓練樣本最相似即可。在非監督學習中，不再有標簽信息的指導，遇到一維或二維數據的划分問題，人用肉眼就很容易完成，可機器就傻眼了，圖(1)描述得很形象。 但處理高維度的數據，人腦也無能為力了，最終 ...

1.什么是K-Means？ K均值算法聚類 關鍵詞：K個種子，均值聚類的概念：一種無監督的學習，事先不知道類別，自動將相似的對象歸到同一個簇中 K-Means算法是一種聚類分析（cluster analysis）的算法，其主要是來計算數據聚集的算法，主要通過不斷地取離種子點最近均值的算法 ...

） K-Means ++ 算法 k-means++算法選擇初始seeds的基本思想就是：初始的聚類中 ...

一.k-means原理 k-means屬於無監督學習。 將原始點分成3類 k的取值， 1.需要將樣本分成幾類，k就取幾 2.通過網格搜索自動調節 中心點計算：所有點的x，y，z取平均(x1+x2+……xn)/n，（y1+y2+yn)/n ...

Kmeans是一種簡單的聚類方法，一般在數據分析前期使用，選取適當的k，將數據分類后，然后分類研究不同聚類下數據的特點。 算法原理 kmeans的計算方法如下： 　　1 隨機選取k個中心點； 　　2 遍歷所有數據，將每個數據划分到最近的中心點，作為一個簇； 　　3 計算每個聚類 ...