sklearn之聚類K均值算法
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原文：探索sklearn | K均值聚類
K均值聚類 K均值聚類是一種非監督機器學習算法，只需要輸入樣本的特征 ，而無需標記。 K均值聚類首先需要隨機初始化K個聚類中心，然后遍歷每一個樣本，將樣本歸類到最近的一個聚類中，一個聚類中樣本特征值的均值作為這個聚類新的聚類中心，聚類中心的改變，又會改變樣本的類別，如此循環往復，直至每一個樣本的類別穩定后，也就是聚類中心不再改變是，完成。 我還是以我們熟悉地鳶尾花數據集來舉例子 對樣本進行聚類 ...
2015-02-04 16:20 1 6146 推薦指數：
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