优点：容易实现。 缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢。 一、已知聚类簇数的iris数据集 不存在...[作者空间]
在数据挖掘中，聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基...[作者空间]
非监督算法 k-means是一个非监督算法，以前我们学的都是监督算法或者半监督算法，例如多元回归，贝叶斯判别，支持...[作者空间]
01 物以类聚 经过半年的不懈努力，我们已经学习并实践了经典的分类算法和经典的回归算法，下面我们开始学习经典的聚类...[作者空间]
03 聚类算法 - K-means聚类 本案例数据来源：基于scikit包中的创建模拟数据的API创建聚类数据。 ...[作者空间]
02 聚类算法 - 相似度距离公式、维度灾难 二、K-means聚类 给定一个有M个对象的数据集，构建一个具有k个...[作者空间]
一. 概述 首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练...[作者空间]
一. 概述 首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练...[作者空间]
1 K-Means聚类收敛性怎么证明？一定会收敛？？？ 2 聚类中止条件：迭代次数、簇中心变化率、最小平方误差MS...[作者空间]
一句话解释kmeans Kmeans是一种无监督的基于距离的聚类算法，其变种还有Kmeans++。 算法步骤 根据...[作者空间]
标准的k-均值算法在处理线性可分的数据集时会表现出很好的效果，线性可分表现在数据集上中就是：从属同一个类别的数据点...[作者空间]
样本 被分配到的簇的索引{1,2, ..., K} 第 k 簇的聚类中心 一、K-means 执行过程 K-Me...[作者空间]
算法1.1 基本K均值算法 1：选择K个点作为初始质心 2：repeat 3： 将每一个点指派到最近...[作者空间]
一、聚类思想 所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法，属于无监督学习方法，这个方法要保证同一类的...[作者空间]
1 K-means原理 K-means算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k...[作者空间]
K-Means算法 k-均值算法（K-Means算法）是一种典型的无监督机器学习算法，用来解决聚类问题。 算法流程...[作者空间]
俗话说的好：“物以类聚，人以群分”，今天我们要讲的聚类算法很大程度上可以印证此话。聚类是一种非监督学习，什么是非监...[作者空间]
