1:点的数据(这里并不一定指的是坐标,其实可以说是向量) 2:K,聚类中心的个数(即要把这一堆数据分成几组) 所以,在处理之前,你先要决定将要把这一堆数据分成几组,即聚成几类。但并不是在所有情况下,你都事先就能知道需要把数据聚成几类的。但这也并不意味着使用k-means就不能处理这种情况,下文中会有讲解。
我们都知道Kmeans算法是最常用的一种聚类算法。算法输入一个样本集,(也可以调用sklearn中的kmeans包对样本进行聚类,调参数就可以很简单),将具有相似特征的样本聚为一类。首先要确定聚类的类别数目k,一开始随机选择k个中心点(可以先用手肘法或轮廓系数法来确定最优的k);一般采用欧式距离计算每个样本点间的距离,找到...
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