Python之聚類（KMeans,KMeans++）
結果： 總結：可知不同的超參數對聚類的效果影響很大，因此在聚類之前采樣的數據要盡量保持均勻，各類的方差最好先進行預研，以便達到較好的聚類效果！ ...
原文：kmeans與kmeans++的python實現
一.kmeans聚類： 基本方法流程 .首先隨機初始化k個中心點 .將每個實例分配到與其最近的中心點，開成k個類 .更新中心點，計算每個類的平均中心點 .直到中心點不再變化或變化不大或達到迭代次數 優缺點：該方法簡單，執行速度較快。但其對於離群點處理不是很好，這是可以去除離群點。kmeans聚類的主要缺點是隨機的k個初始中心點的選擇不夠嚴謹，因為是隨機，所以會導致聚類結果准確度不穩定。 二.kme ...
2017-08-11 18:14 0 5323 推薦指數：
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