聚類分析 | 概述、 k均值聚類算法 KMeans 處理數據及可視化
一 概述 聚類分析目的 將大量數據集中具有“相似”特征的數據點或樣本划分為一個類別 常見應用場景 在沒有做先驗經驗的背景下做的探索性分析 樣本量較大情況下的數據預處理工作 將數值類的特征分成幾個類別 聚類分析能解 ...
原文：使用K均值算法進行聚類分析實戰數據集（注釋全）
介紹 kmeans算法又名k均值算法。 算法思想：先從樣本集中隨機選取k k個樣本作為簇中心，並計算所有樣本與這k k個 簇中心 的距離，對於每一個樣本，將其划分到與其距離最近的 簇中心 所在的簇中，對於新的簇計算各個簇的新的 簇中心 。實現kmeans算法的三點： 簇個數k k的選擇 各個樣本點到 簇中心 的距離 根據新划分的簇，更新 簇中心 數據集： 代碼： 結果 ： 作圖 結果 : 圖說明： ...
2019-11-14 23:01 0 890 推薦指數：
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