機器學習 - k-means聚類
k-means簡介 k-means是無監督學習下的一種聚類算法，簡單說就是不需要數據標簽，僅靠特征值就可以將數據分為指定的幾類。k-means算法的核心就是通過計算每個數據點與k個質心（或重心）之間的距離，找出與各質心距離最近的點，並將這些點分為該質心所在的簇，從而實現聚類的效果 ...
原文：機器學習實戰5：k-means聚類：二分k均值聚類+地理位置聚簇實例
k 均值聚類是非監督學習的一種，輸入必須指定聚簇中心個數k。k均值是基於相似度的聚類，為沒有標簽的一簇實例分為一類。 一 經典的k 均值聚類 思路： 隨機創建k個質心 k必須指定，二維的很容易確定，可視化數據分布，直觀確定即可 遍歷數據集的每個實例，計算其到每個質心的相似度，這里也就是歐氏距離 把每個實例都分配到距離最近的質心的那一類，用一個二維數組數據結構保存，第一列是最近質心序號，第二列是距 ...
2016-07-04 21:55 0 7541 推薦指數：
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