K-Means聚類算法原理
和大數據情況下的優化Mini Batch K-Means算法。 1. K-Means原理初探 K ...
原文：K-means算法原理
聚類的基本思想 俗話說 物以類聚，人以群分 聚類 Clustering 是一種無監督學習 unsupervised learning ，簡單地說就是把相似的對象歸到同一簇中。簇內的對象越相似，聚類的效果越好。 定義：給定一個有個對象的數據集，聚類將數據划分為個簇，而且這個划分滿足兩個條件： 每個簇至少包含一個對象 每個對象屬於且僅屬於一個簇。 基本思想：對給定的，算法首先給出一個初始的划分方法，以 ...
2017-02-08 01:33 0 17339 推薦指數：
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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
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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 ...