kmeans算法理解及代碼實現
github：kmeans代碼實現1、kmeans代碼實現2(包含二分k-means) 本文算法均使用python3實現 1 聚類算法 對於"監督學習"(supervised learning)，其訓練樣本是帶有標記信息的，並且監督學習的目的是：對帶有標記的數據集進行模型學習，從而便於 ...
原文：python-Kmeans\Kmeans++算法理解及代碼實現
一 環境： Python . . Pycharm Community . 二 問題： 對六個樣本點 , , , , , , , , , , , 進行K means聚類。 三 理論推導 此處依照我個人理解所寫，錯誤之處歡迎指出 K means核心操作為：聚類中心選取 分類 調整聚類中心 再次分類並調整聚類中心直到調整幅度小於閾值或程序運行輪數大於閾值 選取聚類中心： 聚類中心的選取可以選擇隨機選取 ...
2020-01-16 00:04 1 1211 推薦指數：
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