k-means 聚类算法中使用欧氏距离作为判别标准,本文讨论使用余弦距离作为判别的方法和理论基础。 先说结论:使用欧氏距离聚类结果等价于使用余弦距离聚类结果。 首先看余弦的计算 ∀xj,xk∈Rm, cosθ=xj||xj||⋅xk||xk|| 可以看做两个归一化后的单位向量的内积,同时理解对样本向量进行归一化并不改变余弦...
在 K-means 算法中，余弦相似性通常用于文本或其他矢量数据的聚类，这是因为余弦相似性计算的是两个向量...
在K-means算法中，我们通常使用欧氏距离作为距离度量。然而，有时候欧氏距离可能不是最佳的距离度量方法，因为它假设所有的特征都是等价的，即它们对聚类结果的贡献是相同的。但在实际应用中，这个假设往往不成立，因为不同的特征可能具有不同的重要性。在这种情况下，我们可以使用余弦相似性作为距离度量。余...
1. 初始化中心点：类似于传统 K-means，首先随机选择 K 个数据点作为初始聚类中心。2. 计算余弦相似...