詳解聚類算法Kmeans的兩大優化——mini-batch和Kmeans++
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是機器學習專題的第13篇文章，我們來看下Kmeans算法的優化。 在上一篇文章當中我們一起學習了Kmeans這個聚類算法，在算法的最后我們提出了一個問題：Kmeans算法雖然效果不錯，但是每一次迭代都需要遍歷全量的數據 ...
原文：Kmeans算法的經典優化——mini-batch和Kmeans++
感謝參考原文 http: bjbsair.com tech info .html mini batch mini batch的思想非常朴素，既然全體樣本當中數據量太大，會使得我們迭代的時間過長，那么我們 縮小數據規模 行不行 那怎么減小規模呢，很簡單，我們隨機從整體當中做一個抽樣， 選取出一小部分數據來代替整體 。這樣我們人為地縮小樣本的規模，不就可以提升迭代的速度了 通過抽樣我們的確可以提升迭代 ...
2020-03-27 15:59 0 1561 推薦指數：
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