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 ...

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2、3 位置不變，距離完成 距離 ...

class sklearn.cluster.KMeans (n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001,precompute_distances=’auto’, verbose ...

sklearn cluster KMeans ############ ...

sklearn實踐（一）：kmeans聚類 實踐往往比理論要經歷更多的挫折。 一、數據處理 官方給的案例里用的都是sklearn自帶的數據集，只要import之后便萬事大吉，但實際中我們采用的數據往往沒有那么規整，也不是可以一下就fit到模型里去的。經過這次經歷，打算整理一下大致思路 ...

1.Kmeans算法 1.1算法思想 kmeans算法又名k均值算法，是一個重復移動類中心點的過程，把類的中心點，也稱重心(centroids)，移動到其包含成員的平均位置，然后重新划分其內部成員。k是算法計算出的超參數，表示類的數量；Kmeans可以自動分配樣本到不同的類，但是不能決定 ...

1、概述 該方法屬於無監督學習算法（無y值）。根據已有的數據，利用距離遠近的思想將目標數據集聚為指定的k個簇。簇內樣本越相似，聚類的效果越好。需要注意的是如若數據存在量綱上的差異，必須先進行標簽化處理。或者數據集中含有離散型字符變量，需先設置成啞變量或進行數值化。對於未知簇個數的數據集，需要先 ...

yolov3 kmeans yolov3在做boundingbox預測的時候,用到了anchor boxes.這個anchors的含義即最有可能的object的width,height.事先通過聚類得到.比如某一個feature map cell,我想對這個feature map cell預測出 ...