k-means:是無監督的分類算法 k代表要分的類數，即要將數據聚為k類; means是均值，代表着聚類中心的迭代策略. k-means算法思想: （1）隨機選取k個聚類中心（一般在樣本集中選取，也可以自己隨機選取）; （2）計算每個樣本與k個聚類中心的距離，並將樣本歸到距離最小的那個類中 ...

1.K-Means算法 K-Means算法，也被稱為K-平均或K-均值算法，是一種廣泛使用的聚類算法。K-Means算法是聚焦於相似的無監督的算法，以距離作為數據對象間相似性度量的標准，即數據對象間的距離越小，則它們的相似性越高，則它們越有可能在同一個類簇。之所以被稱為K-Means是因為 ...

對於有監督學習，我們知道其訓練數據形式為\(T=\left \{ (x^{(1)},y^{(1)}),(x^{(2)},y^{(2)}),\cdots ,(x^{(n)},y^{(n)})\right ...

在監督學習中，有標簽信息協助機器學習同類樣本之間存在的共性，在預測時只需判定給定樣本與哪個類別的訓練樣本最相似即可。在非監督學習中，不再有標簽信息的指導，遇到一維或二維數據的划分問題，人用肉眼就很容易 ...

1.什么是K-Means？ K均值算法聚類 關鍵詞：K個種子，均值聚類的概念：一種無監督的學習，事先不知道類別，自動將相似的對象歸到同一個簇中 K-Means算法是一種聚類分析（cluster analysis）的算法，其主要是來計算數據聚集的算法，主要通過不斷地取離種子點最近均值的算法 ...

） 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 ...

一.k-means原理 k-means屬於無監督學習。 將原始點分成3類 k的取值， 1.需要將樣本分成幾類，k就取幾 2.通過網格搜索自動調節 中心點計算：所有點的x，y，z取平均(x1+x2+……xn)/n，（y1+y2+yn)/n ...

本學習筆記參考自吳恩達老師機器學習公開課 聚類算法是一種無監督學習算法。k均值算法是其中應用最為廣泛的一種，算法接受一個未標記的數據集，然后將數據聚類成不同的組。K均值是一個迭代算法，假設我們想要將數據聚類成K個組，其方法為： 隨機選擇K個隨機的點（稱為聚類中心 ...