【機器學習】：Kmeans均值聚類算法原理(附帶Python代碼實現)
這個算法中文名為k均值聚類算法，首先我們在二維的特殊條件下討論其實現的過程，方便大家理解。 第一步.隨機生成質心 由於這是一個無監督學習的算法，因此我們首先在一個二維的坐標軸下隨機給定一堆點，並隨即給定兩個質心，我們這個算法的目的就是將這一堆點根據它們自身的坐標特征分為兩類，因此選取了兩個質心 ...
原文：【機器學習】KMeans 聚類算法原理與實現
K Means原理 K Means算法的基本思想很簡單，對於給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本集划分為K個簇。讓簇內的點盡量緊密的連在一起，而讓簇間的距離盡量的大。 如果用數據表達式表示，假設簇划分為 C ,C ,...Ck ，則我們的目標是最小化平方誤差E： E sum limits i k sum limits x in C i x mu i 其中 i是簇Ci的均值向量，有時也稱為 ...
2021-10-19 13:54 0 840 推薦指數：
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