k-means聚類分析
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 ...
原文：K-means聚類分析
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 表示簇Ck 的中心點 或其它能代表Ck的點 若xn被划分到簇Ck則rnk ，否則rnk 目標：找到簇的中心點 k及簇的划分rnk使得目標 函數SSE最小 初始中心點 ...
2020-05-27 20:34 0 2018 推薦指數：
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