- kmeans原理如下:輸入:聚類個數k,以及包含n個數據對象的數據庫。輸出:滿足方差最小標準的k個聚類。K-means算法是很典型的基於距離的聚類算法,採用距離作為相似性的評價指標,即認為兩個對象的距離越近,其相似度就越大。該算法認為簇是由距離靠近的對象組成的,因此把得到緊湊且獨立...
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- <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">...
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- kmeans算法基本步驟如下:1、從數據中選擇k個對象作為初始聚類中心。2、計算每個聚類對象到聚類中心的距離來劃分。3、再次計算每個聚類中心。4、計算標準測度函數,之道達到最大迭代次數,則停止,否則,繼續操作。K-Means算法是無監督的聚類算法,它實現起來比較簡單,聚類效果也不錯...
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