【機器學習】KMeans 聚類算法原理與實現
1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很簡單，對於給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本集划分為K個簇。讓簇內的點盡量緊密的連在一起，而讓簇間的距離盡量的大。 如果用數據表達式表示，假設簇划分為(C1,C2,...Ck)，則我們的目標是最小化平方誤差E： \[E ...
原文：Kmeans聚類算法原理與實現
Kmeans聚類算法 Kmeans聚類算法的基本原理 K means算法是最為經典的基於划分的聚類方法，是十大經典數據挖掘算法之一。K means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。 假設要把樣本集分為k個類別，算法描述如下： 適當選擇k個類的初始中心，最初一般為隨機選取 在每次迭代中，對任意一個樣 ...
2015-08-26 21:54 0 2067 推薦指數：
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