K-Means算法

K-Means算法可视化:https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/ 基本概念: 要得到簇的个数,需要指定K值 质心:均值,即向量各维取平均即可(坐标值求平均) 距离...

Winnie_T
2018/10/26
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K-means算法

聚类问题 1.1. 相异度 设X={x1,x2,…,xn },Y={y1,y2,…,yn },其中X,Y是两个元素项,各自具有n个可度量特征属性,那么X和Y的相异度可定义为: 相异度是两个元素对实数域的一个映射,所映射的...

ctsm
2013/12/14
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K-Means 及 K-Means++

原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心,而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心: 假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K),则在选取第n+1个聚类中心时:距离当前n个聚...

osc_0ub8pn17
2019/03/13
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手写k-means算法

作为聚类的代表算法,k-means本属于NP难问题,通过迭代优化的方式,可以求解出近似解。 伪代码如下: 1,算法部分 距离采用欧氏距离。参数默认值随意选的。 import numpy as npdef k_means(...

osc_uyuob5qm
2019/10/11
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聚类算法K-means

顾名思义,这个算法是与K相关的一个方法,事实也是如此。 对于一个大的集群,该方法通过对以下三步的不停迭代得出结果: 确定K值,K值表示需要将这个大的集群分成多少个小的簇(聚类)。然后...

沉默狮
2015/06/05
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