讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法,常用于对数据进行聚类分析。其主要步骤如下: 首先随机选择K个中心点(质心)作为初始聚类中心。 对于每一个样本,计算其与每一个中心点的距离,将其归到距离最近的中心点所在的聚类。 对于每一个聚类,重新计算其中所有样本的中心点位置。 重复以上步骤,直到聚类中心不再改变...

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类的步骤如下:随机选择 K 个点作为初始化质心。分别计算每个样本与所有质心之间的距离,将每个样本分配到与其距离最近的质心所在的簇中。更新质心,即将每个簇的质心移动到该簇中所有样本的平均位置。重复步骤 2 和 3,直到质心不发生变化或达到最大迭代次数。K-均值聚类算法的优点包括:简单而直观:...

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K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为 K 个不同的类别,每个类别由其内部的数据点表示。该算法通过将每个数据点分配到离其最近的聚类中心,并且根据新的聚类中心更新聚类的位置来迭代地优化聚类的结果。算法步骤:初始化 K 个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者人为指定的位置。将每个...

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法,用于将数据分成K个不同的类别。该算法将每个数据点都视为一个向量,并通过计算各数据点之间的距离来确定它们所属的类别。具体地说,该算法的流程如下:选择K个随机的点作为初始聚类中心;对每个数据点,计算其与K个聚类中心之间的距离,并将其分配到距离最近的聚类中心所代表的类...

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