聚類-K-Means
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 ...
原文：k-means實現聚類及聚類效果指標 k值選擇方法
聚類指的是把集合，分組成多個類，每個類中的對象都是彼此相似的。K means是聚類中最常用的方法之一，它是基於點與點距離的相似度來計算最佳類別歸屬。 在使用該方法前，要注意 對數據異常值的處理 對數據標准化處理 x min x max x min x 每一個類別的數量要大體均等 不同類別間的特質值應該差異較大 一 K means聚類步驟： 選擇k個初始聚類中心 計算每個對象與這k個中心各自的距離， ...
2019-12-11 16:30 0 1676 推薦指數：
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