![kmeans java]( "kmeans java")
- <linkrel="stylesheet"href="https://js.how234.com/third-party/SyntaxHighlighter/shCoreDefault.css"type="text/css"/><scripttype="text/javascript"src="https://js.how234.com/third-party/SyntaxHighlighter/shCore.js"></script><scripttype="text/javascript">...
- 31310
![kmeans演算法基本步驟]( "kmeans演算法基本步驟")
- kmeans演算法基本步驟如下：1、從資料中選擇k個物件作為初始聚類中心。2、計算每個聚類物件到聚類中心的距離來劃分。3、再次計算每個聚類中心。4、計算標準測度函式，之道達到最大迭代次數，則停止，否則，繼續操作。K-Means演算法是無監督的聚類演算法，它實現起來比較簡單，聚類效果也不錯...
- 6658
![kmeans原理]( "kmeans原理")
- kmeans原理如下：輸入：聚類個數k，以及包含n個數據物件的資料庫。輸出：滿足方差最小標準的k個聚類。K-means演算法是很典型的基於距離的聚類演算法，採用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個物件的距離越近，其相似度就越大。該演算法認為簇是由距離靠近的物件組成的，因此把得到緊湊且獨立...
- 30493
生活全書館
