python機器學習——kmeans聚類算法
背景與原理： 聚類問題與分類問題有一定的區別，分類問題是對每個訓練數據，我給定了類別的標簽，現在想要訓練一個模型使得對於測試數據能輸出正確的類別標簽，更多見於監督學習；而聚類問題則是我們給出了一組數據，我們並沒有預先的標簽，而是由機器考察這些數據之間的相似性，將相似的數據聚為一類，是無監督學習 ...
原文：數學建模及機器學習算法（一）：聚類-kmeans（Python及MATLAB實現，包括k值選取與聚類效果評估）
一 聚類的概念 聚類分析是在數據中發現數據對象之間的關系，將數據進行分組，組內的相似性越大，組間的差別越大，則聚類效果越好。我們事先並不知道數據的正確結果 類標 ，通過聚類算法來發現和挖掘數據本身的結構信息，對數據進行分簇 分類 。聚類算法的目標是，簇內相似度高，簇間相似度低 二 基本的聚類分析算法 . K均值 K Means ： 基於原型的 划分的距離技術，它試圖發現用戶指定個數 K 的簇。 . ...
2019-02-18 01:11 0 6310 推薦指數：
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