k-means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为k个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大. 如果用数据表达式表示,假设簇划分为(c1,c2,...ck),则我们的目标是最小化平方误差sse(sum of the squared error) s s e = ∑ i = 1 k ∑ x ∈ c...
K-means算法是一种聚类算法,可以被用来解决鸢尾花的分类问题。下面我将详细解释这些术语和它们的应用。 首先,鸢尾花是一种植物,常见于欧洲和北非地区。鸢尾花的特征包括花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度等。这些特征可以用来对鸢尾花进行分类。 其次,机器学习是一种通过数据训练模型来自动化完成任务的方法。在...