在机器学习中有这样一种场景,需要对已知数据按照一定的关系归到不同的类别中(无监督)k-means是比较流行的聚类方法其基本算法流程如下:随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后,重新计算出每...
在机器学习中有这样一种场景,需要对已知数据按照一定的关系归到不同的类别中(无监督)k-means是比较流行的聚类方法其基本算法流程如下:随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后,重新计算出每...