【機器學習】K-means聚類算法與EM算法
初始目的 將樣本分成K個類，其實說白了就是求一個樣本例的隱含類別y，然后利用隱含類別將x歸類。由於我們事先不知道類別y，那么我們首先可以對每個樣例假定一個y吧，但是怎么知道假定的對不對呢？怎樣評價假定的好不好呢？ 我們使用樣本的極大似然估計來度量，這里就是x和y的聯合分布P（x,y ...
原文：機器學習-聚類(clustering)算法：K-means算法
. 歸類： 聚類 clustering ：屬於非監督學習 unsupervised learning 無類別標記 class label . 舉例： . Kmeans算法 . clustering中的經典算法，數據挖掘十大經典算法之一 . 算法接受參數k 將事先輸入的n個數據對象划分為k個類以便使得獲得的聚類滿足：同一類中對象之間相似度較高，不同類之間對象相似度較小。 . 算法思想 以空間中k個 ...
2019-03-04 19:13 0 1860 推薦指數：
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