K++算法筛选最远点

时间 2020-08-08

标签算法筛选最远点繁體版

原文原文链接

K++算法是优化版的kmeans算法，它避免不许确，因此要筛选两个距离远的点来做为中心点 1.在样本中随机一个中心点 2.在样本中找到距上一个中心点较远的一个点做为中心点 3.用kmeans算法进行聚类下面是筛选距离的一个方法源代码web def roll_select(samples_distance): """ samples_distance:为样本当前的距离列表，

>>阅读原文<<

1. java算法（筛选法）——02
2. Eratosthenes筛选法
3. K最近邻算法（K-NN）
4. K-最近邻算法
5. K最近邻算法（KNN）
6. kNN k-最近邻算法
7. k最近邻算法(kNN)
8. K最近邻算法
9. 算法基础：k最近邻算法
10. kNN算法：K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法
更多相关文章...
• Git 远程仓库(Github) - Git 教程
• Scala Option(选项) - Scala教程
• 算法总结-广度优先算法
• 算法总结-深度优先算法

最新文章

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. java算法（筛选法）——02
2. Eratosthenes筛选法
3. K最近邻算法（K-NN）
4. K-最近邻算法
5. K最近邻算法（KNN）
6. kNN k-最近邻算法
7. k最近邻算法(kNN)
8. K最近邻算法
9. 算法基础：k最近邻算法
10. kNN算法：K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法

>>更多相关文章<<