4. K-Means和K-Means++實現
1. K-Means原理解析 2. K-Means的優化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++實現 1. 前言 前面3篇K-Means的博文從原理、優化、使用幾個方面詳細的介紹了K-Means算法，本文用python語言，詳細的為讀者實現 ...
原文：K-means與K-means++
K means與K means ： 原始K means算法最開始隨機選取數據集中K個點作為聚類中心， 而K means 按照如下的思想選取K個聚類中心： 假設已經選取了n個初始聚類中心 lt n lt K ，則在選取第n 個聚類中心時：距離當前n個聚類中心越遠的點會有更高的概率被選為第n 個聚類中心。 在選取第一個聚類中心 n 時同樣通過隨機的方法。 可以說這也符合我們的直覺：聚類中心當然是互相離 ...
2018-04-02 20:12 0 27476 推薦指數：
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