Kmeans聚類算法的Sklearn實現
”。 1.2 KMeans算法的實現原理 KMeans聚類算法實現的原理就是簇內數據相似性最高,不同簇類的數據 ...
一 背景 好記性不如爛筆頭。記錄 一下項目上用到的算法與思路 二 問題描述 近期收到一個項目,為A公司做數據整合,並開發出一套人物畫像系統與倆個算法模型,其中的一個模型就是做圖紙的分類。甲方 A公司 在最終會議前,給了點樣例數據,讓我們先做出個demo,給甲方的大老板們看一下 三 數據樣例 甲方給的數據,包括:項目數據,人員數據,圖紙數據。以下的內容只用了圖紙數據,畢竟只是做圖紙的分類,用不到其他 ...
2020-10-19 14:58 0 579 推薦指數:
”。 1.2 KMeans算法的實現原理 KMeans聚類算法實現的原理就是簇內數據相似性最高,不同簇類的數據 ...
基本原理 Kmeans是無監督學習的代表,沒有所謂的Y。主要目的是分類,分類的依據就是樣本之間的距離。比如要分為K類。步驟是: 隨機選取K個點。 計算每個點到K個質心的距離,分成K個簇。 ...
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K-means 原理 距離計算方法 在K-Means算法中,需要注意的是,對於距離的計算有很多中方法: (1)閔可夫斯基距離( Minkowski ) \[d(x,y) = (\sum_{i=1}^n|x_i-y_i|^p)^{\frac{1}{p}} \] 注意這里p ...