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 ...
原文：k-means聚類分析 python 代碼實現(不使用現成聚類庫)
一 實驗目標 使用 K means 模型進行聚類，嘗試使用不同的類別個數 K，並分析聚類結果。 按照 : 的比例隨機將數據划分為訓練集和測試集，至少嘗試 個不同的 K 值，並畫出不同 K 下 的聚類結果，及不同模型在訓練集和測試集上的損失。對結果進行討論，發現能解釋數據的最好的 K 值。 二 算法原理 首先確定k，隨機選擇k個初始點之后所有點根據距離質點的距離進行聚類分析，離某一個質點a相較於其他 ...
2020-06-01 12:32 5 3081 推薦指數：
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