機器學習：Python實現聚類算法(一)之K-Means
1.簡介 K-means算法是最為經典的基於划分的聚類方法，是十大經典數據挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。 2. 算法大致流程 ...
原文：機器學習-K-means聚類及算法實現（基於R語言）
K means聚類 將n個觀測點，按一定標准 數據點的相似度 ，划歸到k個聚類 用戶划分 產品類別划分等 中。 重要概念：質心 K means聚類要求的變量是數值變量，方便計算距離。 算法實現 R語言實現 k means算法是將數值轉換為距離，然后測量距離遠近進行聚類的。不歸一化的會使得距離非常遠。 補充：scale歸一化處理的意義 兩個變量之間數值差別太大，比如年齡與收入的數值差別就很大。 步驟 ...
2019-06-08 17:50 0 3220 推薦指數：
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