Kmeans聚類算法的Sklearn實現
一、KMeans算法原理 1.1 KMeans算法關鍵概念：簇與質心 簇：KMeans算法將一組N個樣本的特征矩陣X划分為K個無交集的簇，直觀上看是一組一組聚集在一起的數據，在一個簇中的數據就認為是同一類。簇就是聚類的結果表現。 質心：簇中所有數據的均值U通常被認為這個簇的“質心 ...
原文：sklearn KMeans聚類算法（總結）
基本原理 Kmeans是無監督學習的代表，沒有所謂的Y。主要目的是分類，分類的依據就是樣本之間的距離。比如要分為K類。步驟是： 隨機選取K個點。 計算每個點到K個質心的距離，分成K個簇。 計算K個簇樣本的平均值作新的質心 循環 位置不變，距離完成 距離 Kmeans的基本原理是計算距離。一般有三種距離可選： 歐氏距離 d x,u sqrt sum i n x i mu i 曼哈頓距離 d x,u ...
2018-11-07 18:40 0 4932 推薦指數：
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