K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据点划分为K个簇。算法的核心思想是通过迭代更新簇中心和簇成员来最小化簇内点之间的距离。 伪代码描述: markdown 输入:聚类数目k,数据集X = {x1, x2, ..., xn} 输出:聚类中心C = {c1, c2, ..., ck} 算法步骤: 1. 随机初始化k个聚类中心...
k-means伪代码 1、初始化k个簇中心。 2、更新所有样本点簇归属:样本点到哪个簇中心点最近就属于哪个簇。 3、重新计算每个簇的中心点(直到簇中心点不再变化或达到更新最大次数) #k-means伪代码importnumpy as npimportcopy#计算欧氏距离defget_distance(X,Y):returnnp.sum((X-Y)**2)**0.5defcalc_mean(X...
DBSCAN和Kmeans的区别：1)K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法，但是K均值一般聚类所有对象，而DBSCAN丢弃被它识别为噪声的对象。2)K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。3)K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇。DBSCAN可以处理不同大小或形状的簇，并且不太...
手写kmeans……挺抽象的 写伪代码意思对即可 查看原帖 点赞 评论 相关推荐 03-24 21:41 北京工业大学 Java 携程 春招java 一面 自我介绍,问实习经历,问项目,项目衍生的场景题(涉及mysql相关等等),项目相关八股文。手撕,口述的一个场景题,共享屏幕做(项目和项目衍生的八股问的居多)反问🕒 岗位/面试...
K-means聚类算法 2019-12-03 20:47 − 1. K-means聚类算法简介 采用的是将N*P的矩阵 X 划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 2. 伪代码输入:训练样本 x = {x1;x2;x3;...xm} (其中x为m-by-n矩阵,包含m个样本点,每个样本点n个特征) 聚类簇数 k(为一标量sc......
DBSCAN和Kmeans的区别: 1)K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法,但是K均值一般聚类所有对象,而DBSCAN丢弃被它识别为噪声的对象。 2)K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念。 3)K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇。DBSCAN可以处理不同大小或形状的簇,并且不太受噪声和离...