KMeans聚類 K值以及初始類簇中心點的選取 轉
本文主要基於Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著，王斌翻譯的《大數據-互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》一書。 KMeans算法是最常用的聚類算法，主要思想是:在給定K值和K個初始類簇中心點的情況下，把每個點(亦即數據記錄)分到離其最近的類簇中心點 ...
原文：kmeans算法原理以及實踐操作(多種k值確定以及如何選取初始點方法)
kmeans一般在數據分析前期使用，選取適當的k，將數據聚類后，然后研究不同聚類下數據的特點。 算法原理： 隨機選取k個中心點 在第j次迭代中，對於每個樣本點，選取最近的中心點，歸為該類 更新中心點為每類的均值 j lt j ,重復 迭代更新，直至誤差小到某個值或者到達一定的迭代步數，誤差不變. 空間復雜度o N 時間復雜度o I K N 其中N為樣本點個數，K為中心點個數，I為迭代次數 為什么迭 ...
2016-09-04 18:06 9 51101 推薦指數：
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