K-means聚類算法原理和C++實現
給定訓練集$\{x^{(1)},...,x^{(m)}\}$，想把這些樣本分成不同的子集，即聚類，$x^{(i)}\in\mathbb{R^{n}}$，但是這是個無標簽數據集，也就是說我們再聚類的時候不能利用標簽信息，所以這是一個無監督學習問題。 k-means聚類算法的流程如下： 1. 隨機 ...
原文：第十三篇：K-Means 聚類算法原理分析與代碼實現
前言 在前面的文章中，涉及到的機器學習算法均為監督學習算法。 所謂監督學習，就是有訓練過程的學習。再確切點，就是有 分類標簽集 的學習。 現在開始，將進入到非監督學習領域。從經典的聚類問題展開討論。所謂聚類，就是事先並不知道具體分類方案的分類 允許知道分類個數 。 本文將介紹一個最為經典的聚類算法 K Means 聚類算法以及它的兩種實現。 現實中的聚類分析問題 總統大選 假設 M 國又開始全民選 ...
2017-01-19 10:58 1 13443 推薦指數：
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