k-Means算法的计算流程:1)随机选择k个质心作为初始分类的中心点;2)计算每个样本与所有质心之间的距离,将样本分配到最近的质心所代表的类别中;3)重新计算每个类别的质心,计算方法是将属于该类别的所有样本的位置坐标取平均值;4)重复执行步骤2和3直到质心位置不再改变或者达到预设的迭代次数。 咨询记录 · 回答于2023...
通过scikit-learn的KMeans对象来实现k-means++算法,只需将init参数的值random替换为k-means++(默认值)即可。 k-means算法还有另一个问题,就是一个或多个簇的结果可能为空。但k-medoids或者模糊C-means算法中不存在这种问题,我们将在下一小节讨论这两种算法。 不过,此问题在当前scikit-learn实现的k-means算法中是...