knn 算法思路：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。 k近鄰模型的三個基本要素： k值的選擇：k值的選擇會對結果產生重大影響。較小的k值可以減少近似誤差，但是會增加估計誤差；較大的k值可以減小估計誤差 ...

KNN(K-Nearest Neighbor)介紹 Wikipedia上的 KNN詞條 中有一個比較經典的圖如下： KNN的算法過程是是這樣的： 從上圖中我們可以看到，圖中的數據集是良好的數據，即都打好了label，一類是藍色的正方形，一類是紅色的三角形，那個綠色的圓形 ...

1. k-means聚類算法過程與原理 k-means算法（k-均值聚類算法）是一種基本的已知聚類類別數的划分算法。它是很典型的基於距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越近，其相似度就越大。它是使用歐氏距離度量的（簡單理解就是兩點間直線距離，歐氏距離只是將這個距離 ...

上文原始Kmeans提到，由於Kmeans使用啟發式迭代，所以當初始點不當時，導致得不到全局最優。 Kmeans++ 這個算法思想也很簡單，與原始Kmeans唯一不同的是選擇初始點的方式。 如圖 假設，我們的樣本如上圖分布，准備選擇3個初始點，即k=3。 第一，我隨機選擇 ...

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 ...

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 ...