K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clustering)是将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇(cluster)”)算法中的一种,也是最常用的聚类算法。K表示类别数,Means表示均值。K-means主要思想是在给定K值和若干样本(点)的情况下,把每个样本(点)分到离其最近的类簇中心点所代表...
视频加载失败,可以 刷新 试试 00:00/00:00 评论 还没有人评论过,快来抢首评 发布 【视频讲解】深度神经网络优化K-Means聚类原理介绍 tecdat拓端 发布于:浙江省 2024.12.22 18:32 +1 首赞 收藏 【视频讲解】深度神经网络优化K-Means聚类原理介绍 推荐视频 已经到底了 热门视频 已经到底了 ...
KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇,然后按照平均法重新计算各个簇的质心,从而确定簇心,一直迭代,知道簇心的移动距离小于某个给定的值。 K-means 算法是一个迭代式的算法,其运算过程如下: 选择k个点作为初始聚类中心。(k需要我们程序自己设置) 计算其余所有点到...
成交量K线生成原理:当每成交X金额时,生成 一根K线,这样每根K线成交量都是一样的 a 我们只需针对价格进行聚类而不用考虑成交量维度,也不用进行标准化,不会因标准化丢失信息。 b 维度的降低也减小了模型复杂度。 c 采用成交量堆积K线,虽然可能没法过滤噪音trade,但也可以减少不必要的噪音K线数量,出现的信号也可能...
K-means算法是一个迭代式的算法,其运算过程如下: 1、选择k个点作为初始聚类中心。(k需要我们程序自己设置) 2、计算其余所有点到聚类中心的距离,并把每个点划分到离它最近的聚类中心所在的聚类中。最常用的衡量距离的函数式欧几里得距离,叫做欧式距离。 3、重新计算每个聚类中所有点的平均值,并将其作为新的聚类中心...