网站模板工具,备案 网站语言,网页微信登陆登录入口,建邺网站建设Scikit-Learn K均值聚类 1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-Learn K均值聚类2.1、Scikit-Learn K均值聚类API2.2、K均值聚类初体验2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类 K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习。K-M… Scikit-Learn K均值聚类 1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别 2、Scikit-Learn K均值聚类2.1、Scikit-Learn K均值聚类API2.2、K均值聚类初体验2.3、K均值聚类案例 1、K均值聚类 K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下： 1.1、K均值聚类及原理 聚类（Clustering）是指将一个数据对象集合划分成簇（子集），使得簇内对象彼此相似，簇间对象不相似。通俗来说，就是将数据划分到不同组中
根据算法原理，常用的聚类算法可分为：基于划分的聚类算法K-Means、基于层次的聚类算法HC、基于密度的聚类算法。本文主要介绍K-Means聚类
K-Means算法起源于1967年，由James MacQueen和J.B.Hartigan提出。K-Means中的K指的是类的数量，Means指均值
K-Means算法的基本原理是：根据样本特征的相似度或距离远近，将样本（N个点）划分成若干个类（K个集群），使得每个点都属于离其最近的中心点（均值）对应的类（集群）
其中，相似度通常使用欧几里得距离来度量，用于计算数据点与质心之间的距离（使用平方）： d ( X i , C j ) = ∣ ∣ X i − C j ∣ ∣ 2 d(X_i,C_j)=||X_i-C_j||^2 d(Xi,Cj)=∣∣Xi−Cj∣∣2
其中， X i X_i Xi是数据点， C j C_j Cj
