K-means聚類算法及python代碼實現
K-means聚類算法（事先數據並沒有類別之分！所有的數據都是一樣的） 1、概述 K-means算法是集簡單和經典於一身的基於距離的聚類算法 采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越近，其相似度就越大。 該算法認為類簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇 ...
原文：K-Means算法及代碼實現
.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是因為它可以發現k個不同的簇，且每個簇的中心采用簇中所含值的均值計算而成。 .聚類的概念 聚類，則是給定的樣本沒有事 ...
2019-09-08 19:46 0 1055 推薦指數：
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