[python機器學習及實踐(3)]Sklearn實現K近鄰分類
1.KNN算法介紹 KNN算法的思想：在訓練集中數據和標簽已知的情況下，輸入測試數據，將測試數據的特征與訓練集中對應的特征進行相互比較，找到訓練集中與之最為相似的前K個數據，則該測試數據對應的類別就 ...
原文：機器學習-kmeans(實現步驟、sklearn實現、python自實現、優缺點)
機器學習 kmeans KMeans K均值 是典型的基於距離的排他划分方法：給定一個n個對象的數據集，它可以構建數據的k個划分，每個划分就是一個聚類，並且k lt n，同時還滿足兩個要求: .每個組至少包含一個對象 .每個對象必須屬於且僅屬於一個組 優點： 擅長處理球狀分布的數據，當結果聚類是密集的，而且類和類之間的區別比較明顯時，K均值的效果比較好 對於處理大數據及，這個算法是相對可伸縮的和高 ...
2020-03-09 23:19 3 522 推薦指數：
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這個算法中文名為k均值聚類算法，首先我們在二維的特殊條件下討論其實現的過程，方便大家理解。 第一步.隨機生成質心 由於這是一個無監督學習的算法，因此我們首先在一個二維的坐標軸下隨機給定一堆點，並隨即給定兩個質心，我們這個算法的目的就是將這一堆點根據它們自身的坐標特征分為兩類，因此選取了兩個質心 ...