K-Means ++ 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 ...
原文：K-means算法性能評估及其優化
SSE誤差平方和 Sum of Square due to Error ： 聚類情況： 計算公式： 注：SSE參數計算的內容為當前迭代得到的中心位置到各自中心點簇的歐式距離總和，這個值越小表示當前的分類效果越好 參數描述： P表示點位置 x,y 。 Mi為中心點的位置。 SSE表示了，當前的分類情況的中心點到自身分類簇的點的位置的總和。 使用方法： 在聚類算法迭代的過程中，我們通過計算當前得到的 ...
2019-04-10 12:01 0 2648 推薦指數：
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