機器學習 - k-means聚類
k-means簡介 k-means是無監督學習下的一種聚類算法，簡單說就是不需要數據標簽，僅靠特征值就可以將數據分為指定的幾類。k-means算法的核心就是通過計算每個數據點與k個質心（或重心）之間的距離，找出與各質心距離最近的點，並將這些點分為該質心所在的簇，從而實現聚類的效果 ...
原文：機器學習讀書筆記03 聚類(K-Means)
聚類的定義 將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數據對象的集合，這些對象與同一個簇中的對象彼此相似，與其他簇中的對象相異。 物以類聚，人以群分 ，在自然科學和社會科學中，存在着大量的分類問題。聚類分析又稱群分析，它是研究 樣品或指標 分類問題的一種統計分析方法。聚類分析起源於分類學，但是聚類不等於分類。聚類與分類的不同在於，聚類所要求划分的類是 ...
2017-06-15 10:29 0 1243 推薦指數：
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