一、 基于划分的聚类方法 二、 K-Means 算法 简介 三、 K-Means 算法 步骤 四、 K-Means 方法的评分函数 五、 K-Means 算法 图示 一、 基于划分的聚类方法 1 . 基于划分的聚类方法 : 又叫基于分区的聚类方法 , 或 基于距离的聚类方法 ; ① 概念 : 给定数据集有 n 个样本 , 在满足样本间距离的前提...
K-Means算法简介K-MEANS算法是输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。属于一种经典的无监督学习算法。 示意图如下所示:k-means...;并根据最小距离重新对相应对象进行划分; (3) 重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象); (4) 计算标准测度函数,当满足一定条...
K-Means 算法 步骤 :给定数据集X XX,该数据集有n nn个样本 ,将其分成K KK个聚类 ; ① 中心点初始化 :为K KK个聚类分组选择初始的中心点 , 这些中心点称为 Means ; 可以依据经验 , 也可以随意选择 ; ② 计算距离 :计算n nn个对象与K KK个中心点 的距离 ; ( 共计算n × K n \times Kn×K次 ...
K-Means 算法 步骤 :给定数据集X XX,该数据集有n nn个样本 ,将其分成K KK个聚类 ; ① 中心点初始化 :为K KK个聚类分组选择初始的中心点 , 这些中心点称为 Means ; 可以依据经验 , 也可以随意选择 ; ② 计算距离 :计算n nn个对象与K KK个中心点 的距离 ; ( 共计算n × K n \times Kn×K次 ...