潍坊网站建设推荐,广告公司是做什么的,公司建设网站的分录,如何在网站做投票聚类是一种无监督的学习#xff0c;将相似的对象放到同一簇中#xff0c;有点像是全自动分类#xff0c;簇内的对象越相似#xff0c;簇间的对象差别越大#xff0c;则聚类效果越好。1、k均值聚类算法k均值聚类将数据分为k个簇#xff0c;每个簇通过其质心#xff0c;即…聚类是一种无监督的学习将相似的对象放到同一簇中有点像是全自动分类簇内的对象越相似簇间的对象差别越大则聚类效果越好。1、k均值聚类算法k均值聚类将数据分为k个簇每个簇通过其质心即簇中所有点的中心来描述。首先随机确定k个初始点作为质心然后将数据集分配到距离最近的簇中。然后将每个簇的质心更新为所有数据集的平均值。然后再进行第二次划分数据集直到聚类结果不再变化为止。伪代码为随机创建k个簇质心当任意一个点的簇分配发生改变时对数据集中的每个数据点对每个质心计算数据集到质心的距离将数据集分配到最近距离质心对应的簇对每一个簇计算簇中所有点的均值并将均值作为质心2、二分k均值算法K均值算法可能会收敛到局部最小值而非全局最小。一种用于度量聚类效果的指标为误差平方和(SSE)。因为取了平方更加重视原理中心的点。为了克服k均值算法可能会收敛到局部最小值的问题有人提出来二分k均值算法。首先将所有点作为一个簇然后将该簇一分为二然后选择所有簇中对其划分能够最大程度减低SSE的值的簇直到满足指定簇数为止。伪代码将所有点看成一个簇计算SSEwhile 当簇数目小于k时for 每一个簇计算总误差在给定的簇上进行k均值聚类(k2)计算将该簇一分为二的总误差选择使得误差最小的那个簇进行划分操作python实现代码及数据集下载K-means以上就是本文的全部内容希望对大家的学习有所帮助也希望大家多多支持服务器之家。原文链接http://blog.csdn.net/weixin_37895339/article/details/78634144
