【機器學習】KMeans 聚類算法原理與實現
1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很簡單，對於給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本集划分為K個簇。讓簇內的點盡量緊密的連在一起，而讓簇間的距離盡量的大。 如果用數據表達式表示，假設簇划分為(C1,C2,...Ck)，則我們的目標是最小化平方誤差E： \[E ...
原文：機器學習——KMeans聚類，KMeans原理，參數詳解
.聚類 聚類就是對大量的未知標注的數據集，按數據的內在相似性將數據集划分為多個類別，使類別內的數據相似度較大而類別間的數據相似度較小，聚類屬於無監督的學習方法。 .內在相似性的度量 聚類是根據數據的內在的相似性進行的，那么我們應該怎么定義數據的內在的相似性呢 比較常見的方法是根據數據的相似度或者距離來定義的，比較常見的有： 閔可夫斯基距離 歐式距離 上述距離公式中，當p 時，就是歐式距離，當p ...
2019-04-09 23:36 0 9145 推薦指數：
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