SparkMLlib聚類學習之KMeans聚類 （一），KMeans聚類 k均值算法的計算過程非常直觀： 1、從D中隨機取k個元素，作為k個簇的各自的中心。 2、分別 ...

機器學習_深度學習_入門經典（博主永久免費教學視頻系列） https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023& ...

前言 在上篇《 Python 機器學習實戰 —— 無監督學習（上）》介紹了數據集變換中最常見的 PCA 主成分分析、NMF 非負矩陣分解等無監督模型，舉例說明使用使用非監督模型對多維度特征數據集進 ...

　　K-Means聚類算法是最為經典的，同時也是使用最為廣泛的一種基於划分的聚類算法，它屬於基於距離的無監督聚類算法。KMeans算法簡單實用，在機器學習算法中占有重要的地位。對於KMeans算法而言 ...

聚類算法是機器學習中的一種無監督學習算法，它在數據科學領域應用場景很廣泛，比如基於用戶購買行為、興趣等來構建推薦系統。 核心思想可以理解為，在給定的數據集中（數據集中的每個元素有可被觀察的n個屬性） ...