聚類--K均值算法：自主實現與sklearn.cluster.KMeans調用
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聚類中心所對應的類 （三）更新聚類中心：將每個類別中所有對象所對應的均值作為該類 ...
原文：機器學習sklearn（63）：算法實例（二十）聚類（三）KMeans （二） sklearn.cluster.KMeans
class sklearn.cluster.KMeans n clusters , init k means , n init , max iter , tol . ,precompute distances auto , verbose , random state None, copy x True, n jobs None, algorithm auto 重要參數n clusters n ...
2021-06-28 21:23 0 193 推薦指數：
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