上述函数运行多次聚类会收敛到全局最小值,而原始的kMeans()函数偶尔会陷入局部最小值。 算法实战 对mnist数据集进行聚类 从网上找的数据集data.pkl。该数据集是mnist中选取的1000张图,用t_sne降维到了二维。 读取文件的代码如下: dataSet, dataLabel = pickle.load(open('data.pkl', 'rb'), encoding='latin...
k-means聚类是一种迭代的聚类算法,它将数据集划分为k个不同的类别,每个类别由一个中心点表示。该算法通过最小化数据点与其所属类别中心点之间的平方距离来确定类别。 分类: k-means聚类属于无监督学习算法,用于将数据集划分为k个不同的类别。 优势: 简单易实现:k-means算法简单且易于实现,计算效率高。...
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