,也就是说我们学习的任务便是将此数据分为5类; 在选择聚类中心的时候,我们有两种方式: 在样本集中随机选择 在数据集分布的范围内随机选取 个点作为聚类中心。 但是,我们试想,如果所有的初始聚类中心都在某一类中,那么最后聚类的结果可能会很糟糕。 例如下图 所以,我们采用这样一种方式: 随机选取初始聚类中心,...
kmeans聚类算法对数据要求 基本思想K-means 是一种基本的、经典的聚类方法,也被称为K-平均或K-均值算法,是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是聚焦于相似的无监督的算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。其算法具体的步骤为 ...