聚类分析（一）-K均值
一.K均值的过程 首先，选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。每个点指派到最近的质心，而指派到一个质心的点集为一个簇。然后，根据指派到簇的点，更新每个簇的质心。重复指派和更新步骤，直到簇不发生变化，或等价地，直到质心不发生变化。 所以根据这个过程，我们需要在这个过程中关注两个问题：1.如何选择初始质心 2.怎么决定将点指派到哪个质心 3.怎么计算质心 二.K均值需要注意的问
相关文章
- 1. 聚类分析（二）——二分K均值
- 2. 二分k均值聚类
- 3. 二分K-均值聚类
- 4. K均值聚类
- 5. k均值聚类
- 6. R语言聚类分析（系统聚类、K-均值聚类）
- 7. k均值聚类（k-means）
- 8. K-均值聚类算法
- 9. k-均值聚类简介
- 10. 聚类--K均值算法
- 更多相关文章...
- • XSD 数值数据类型 - XML Schema 教程
- • IP地址的格式和分类 - TCP/IP教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • RxJava操作符（一）Creating Observables
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 聚类分析（二）——二分K均值
- 2. 二分k均值聚类
- 3. 二分K-均值聚类
- 4. K均值聚类
- 5. k均值聚类
- 6. R语言聚类分析（系统聚类、K-均值聚类）
- 7. k均值聚类（k-means）
- 8. K-均值聚类算法
- 9. k-均值聚类简介
- 10. 聚类--K均值算法