K-Means算法總結
A、先確定k值，上圖中k取2，隨機然后選取質心為P1,P2 B、分別計算其它各點到這兩個點的距離 C、選取距離近的點到相應的隊列，如點離P1近，就把該點歸到P1隊列，如點離P2近，即把該點歸到P2隊列 D、根據公式，再取兩個隊列的虛擬質心，即兩個隊列中的所有點距離的平均值 E、再次選 ...
原文：k-means算法總結
.原理 聚類是一種無監督學習的方法，其實質是依據某種距離度量，使得同一聚簇之間的相似性最大化，不同聚簇之間的相似性最小化，即把相似的對象放入同一聚簇中，把不相似的對象放到不同的聚簇中。聚類與分類不同，聚類的輸入對象不需要帶有類別標簽，最后組成的分類是由使用的算法決定的。 在聚類中，k means由於其簡單 易實現的優點，被廣泛使用。 假設集合是d維向量空間中的集合，其中表示集合中的第i個對象 或 ...
2015-09-19 14:54 0 4934 推薦指數：
相關推薦
K-Means ++ 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 ...
K-means 算法
本學習筆記參考自吳恩達老師機器學習公開課 聚類算法是一種無監督學習算法。k均值算法是其中應用最為廣泛的一種，算法接受一個未標記的數據集，然后將數據聚類成不同的組。K均值是一個迭代算法，假設我們想要將數據聚類成K個組，其方法為： 隨機選擇K個隨機的點（稱為聚類中心 ...
K-Means算法
聚類與分類的區別 分類 類別是已知的，通過對已知分類的數據進行訓練和學習，找到這些不同類的特征，再對未分類的數據進行分類。屬於監督學習。 聚類 事先不知道數據會分為幾類，通過聚類分析將數據聚合 ...
K-Means 聚類算法
K-Means 概念定義： K-Means 是一種基於距離的排他的聚類划分方法。 上面的 K-Means 描述中包含了幾個概念： 聚類（Clustering）：K-Means 是一種聚類分析（Cluster Analysis）方法。聚類就是將數據對象分組成為多個類或者簇 ...
K-means聚類算法
1.原文：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html K-means也是聚類算法中最簡單的一種了，但是里面包含的思想卻是不一般。最早我使用並實現這個算法是在學習韓爺爺那本數據挖掘的書中，那本書比較注重應用 ...
K-Means聚類算法
聚類分析是在數據中發現數據對象之間的關系，將數據進行分組，組內的相似性越大，組間的差別越大，則聚類效果越好。 不同的簇類型 聚類旨在發現有用的對象簇，在現實中我們用到很多的簇的類型，使用不同的簇類 ...
K-means聚類算法
K-means聚類算法（K-平均/K-均值算法）是最為經典也是使用最為廣泛的一種基於距離的聚類算法。基於距離的聚類算法是指采用距離作為相似性量度的評價指標，也就是說當兩個對象離得近時，兩者之間的距離比較小，那么它們之間的相似性就比較大。 算法的主要思想是通過迭代過程把數據集划分為不同的類別 ...