class sklearn.cluster.KMeans (n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001,precompute_distances=’auto’, verbose ...

...

1. （一）選取初始數據中的k個對象作為初始的中心，每個對象代表一個聚類中心 （二） 對於樣本中的數據對象，根據它們與這些聚類中心的歐氏距離，按距離最近的准則將它們分到距離它們最近的 ...

　　1、聚類算法又叫做“無監督分類”，其目的是將數據划分成有意義或有用的組(或簇)。這種划分可以基於我們的業務需求或建模需求來完成，也可以單純地幫助我們探索數據的自然結構和分布。 　　2、KMeans算法將一組N個樣本的特征矩陣X划分為K個無交集的簇，直觀上來看是簇是一組一組聚集在一起的數據 ...

sklearn實踐（一）：kmeans聚類 實踐往往比理論要經歷更多的挫折。 一、數據處理 官方給的案例里用的都是sklearn自帶的數據集，只要import之后便萬事大吉，但實際中我們采用的數據往往沒有那么規整，也不是可以一下就fit到模型里去的。經過這次經歷，打算整理一下大致思路 ...

一、KMeans算法原理 1.1 KMeans算法關鍵概念：簇與質心 簇：KMeans算法將一組N個樣本的特征矩陣X划分為K個無交集的簇，直觀上看是一組一組聚集在一起的數據，在一個簇中的數據就認為是同一類。簇就是聚類的結果表現。 質心：簇中所有數據的均值U通常被認為這個簇的“質心 ...

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。 計算K個簇樣本的平均值作新的質心 循環2、3 位置不變，距離完成 距離 ...

...