k-means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为k个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大. 如果用数据表达式表示,假设簇划分为(c1,c2,...ck),则我们的目标是最小化平方误差sse(sum of the squared error) s s e = ∑ i = 1 k ∑ x ∈ c...
K-means算法是一种聚类算法,可以被用来解决鸢尾花分类问题。在k-means算法中,我们首先需要确定要将鸢尾花分为多少个类别。然后,算法会随机选择一些数据点作为中心点,然后将其他数据点分配到最近的中心点。在下一步中,中心点会被更新为其所包含数据点的平均值。这个过程会不断迭代,直到中心点不再改变。最终,每个数...
(一)鸢尾花数据集 • (二)月亮数据集 四、采用 SVM(支持向量机)算法 (一)鸢尾花数据集 • (二)月亮数据集 五、总结 一、线性 LDA 、k-means 和和 SVM 算法介绍 (一)线性 LDA 算法 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做 Fisher 线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是...