【機器學習】K-means聚類算法與EM算法
初始目的 將樣本分成K個類，其實說白了就是求一個樣本例的隱含類別y，然后利用隱含類別將x歸類。由於我們事先不知道類別y，那么我們首先可以對每個樣例假定一個y吧，但是怎么知道假定的對不對呢？怎樣評價假定的好不好呢？ 我們使用樣本的極大似然估計來度量，這里就是x和y的聯合分布P（x,y ...
原文：機器學習：Python實現聚類算法(一)之K-Means
.簡介 K means算法是最為經典的基於划分的聚類方法，是十大經典數據挖掘算法之一。K means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。 . 算法大致流程為： 隨機選取k個點作為種子點 這k個點不一定屬於數據集 分別計算每個數據點到k個種子點的距離，離哪個種子點最近，就屬於哪類 重新計算k個種子點 ...
2017-05-23 14:20 0 14017 推薦指數：
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