一.k-means原理 k-means屬於無監督學習。 將原始點分成3類 k的取值， 1.需要將樣本分成幾類，k就取幾 2.通過網格搜索自動調節 中心點計算：所有點的x，y，z取平均(x1+x2+……xn)/n，（y1+y2+yn)/n ...

實例要求：以sklearn庫自帶的iris數據集為例，使用sklearn估計器構建K-Means聚類模型，並且完成預測類別功能以及聚類結果可視化。 實例代碼： 實例結果： 　　構建的K-Means模型為： 　　 　　花瓣預測結果： 　　 　　聚類結果可視化： 　　 ...

K-MEANS算法 聚類概念： 1.無監督問題：我們手里沒有標簽 2.聚類：相似的東西分到一組 3.難點：如何評估，如何調參 4.要得到簇的個數，需要指定K值 5.質心：均值，即向量各維取平均即可 6.距離的度量：常用歐幾里得距離和余弦相似度 7.優化目標：min$$ min ...

在監督學習中，有標簽信息協助機器學習同類樣本之間存在的共性，在預測時只需判定給定樣本與哪個類別的訓練樣本最相似即可。在非監督學習中，不再有標簽信息的指導，遇到一維或二維數據的划分問題，人用肉眼就很容易 ...

1.什么是K-Means？ K均值算法聚類 關鍵詞：K個種子，均值聚類的概念：一種無監督的學習，事先不知道類別，自動將相似的對象歸到同一個簇中 K-Means算法是一種聚類分析（cluster analysis）的算法，其主要是來計算數據聚集的算法，主要通過不斷地取離種子點最近均值的算法 ...

） K-Means ++ 算法 k-means++算法選擇初始seeds的基本思想就是：初始的聚類中 ...

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 ...

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 ...