一維數組的 K-Means 聚類算法理解
剛看了這個算法，理解如下，放在這里，備忘，如有錯誤的地方，請指出，謝謝 需要做聚類的數組我們稱之為【源數組】需要一個分組個數K變量來標記需要分多少個組，這個數組我們稱之為【聚類中心數組】及一個緩存臨時聚類中心的數組，我們稱之為【緩存聚類中心數組】然后初始化一個K長度的數組，值隨機（盡量分布 ...
原文：weighted Kernel k-means 加權核k均值算法理解及其實現（一）
那就從k means開始吧 對於機器學習的新手小白來說，k means算法應該都會接觸到吧。傳統的k means算法是一個硬聚類 因為要指定k這個參數啦 算法。這里利用百度的解釋 看上去好難懂，實際上任務就是要聚類，然后將相關的點聚成一堆嘛。這里我們可以給出k means的核心公式 這里可以看到，實際上就是計算每個樣本點簇中心的距離，然后判斷出到哪個簇中心距離最短，然后分給那個簇。然后下次迭代時， ...
2017-01-10 23:40 0 7021 推薦指數：
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