機器學習實戰---K均值聚類算法
一：一般K均值聚類算法實現 （一）導入數據 （二）計算兩個向量之間的距離 （三）隨機初始化聚簇中心 （四）實現聚簇算法 （五）結果測試 我們可以發現，在經過多次測試后，會出現聚簇收斂到局部最小值。導致不能得到 ...
原文：機器學習之K均值聚類
K均值聚類思想 聚類的核心概念是相似度或距離，有很多相似度或距離的方法，比如歐式距離 馬氏距離 相關系數 余弦定理 層次聚類和K均值聚類等 K均值聚類的基本思想是，通過迭代的方法尋找K個簇的一種划分方案，使得聚類結果對應的代價函數最小，特別地，代價函數可以定義為各個樣本距離所屬簇中心點的誤差平方和 J c, sigma sum i M x i sigma c i 其中 x i 代表第i個樣本點， ...
2019-04-10 16:12 1 581 推薦指數：
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