聚類算法K-Means算法和Mean Shift算法介紹及實現
Question:什么是聚類算法 1、聚類算法是一種非監督學習算法 2、聚類是在沒有給定划分類別的情況下，根據數據相似度進行樣本分組的一種方法 3、理論上，相同的組的數據之間有相同的屬性或者是特征，不同組數據之間的屬性或者特征1相差就會比較大 聚類算法分類： 1、划分方法（k ...
原文：K-mean和K-mean++
k mean聚類 k mean聚類比較容易理解就是一個計算距離，找中心點，計算距離，找中心點反復迭代的過程， 給定樣本集D x ,x ,...,xm ,k均值算法針對聚類所得簇划分C C ,C ,...,Ck 最小化平方誤差 i表示簇Ci的均值向量，在一定程度上刻畫了簇內樣本圍繞均值向量的緊密程度，E值越小則簇內樣本相似度越高。 下邊是k均值算法的具體實現的算法 k均值算法的缺點是： 對於離群點 ...
2019-10-31 19:08 0 441 推薦指數：
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