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M個特征詞)； 4.再使用K-means進行文本聚類(省略特征詞過來降維過程); ...

k-means簡介 k-means是無監督學習下的一種聚類算法，簡單說就是不需要數據標簽，僅靠特征值就可以將數據分為指定的幾類。k-means算法的核心就是通過計算每個數據點與k個質心（或重心）之間的距離，找出與各質心距離最近的點，並將這些點分為該質心所在的簇，從而實現聚類的效果 ...

在之前分享的鏈家二手房數據分析的練習中用到了 K-Means 聚類分析方法，所以就順道一起復習一下 K-Means 的基礎知識好了。 K-Means 聚類分析可將樣本分為若干個集群，它的核心思想就是使某集群的數據點與其對應的中心之間的距離最小。所以 K-Means 聚類分析通常會假設已知集群 ...

一、原理 先確定簇的個數，K 假設每個簇都有一個中心點 centroid 將每個樣本點划分到距離它最近的中心點所屬的簇中 目標函數：定義為每個樣本與其簇中心點的距離的 平方和（theSum of Squared Error, SSE ...

k-means算法是machine learning領域內比較常用的算法之一。 首先，我們先來講下該算法的流程（摘自百度百科）： 首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對於所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最 ...

各種聚類方法，這篇開篇文章將介紹下聚類的相關概念以及最基本的算法 K-Means。 聚類 我們都知道，在 ...

初始目的 　　將樣本分成K個類，其實說白了就是求一個樣本例的隱含類別y，然后利用隱含類別將x歸類。由於我們事先不知道類別y，那么我們首先可以對每個樣例假定一個y吧，但是怎么知道假定的對不對呢？怎樣評價假定的好不好呢？ 　　我們使用樣本的極大似然估計來度量，這里就是x和y的聯合分布P（x,y ...