means
-
kmeans算法基本步骤
kmeans算法基本步骤如下： 1、从数据中选择k个对象作为初始聚类中心。 2、计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分。 3、再次计算每个聚类中心。 4、计算标准测度函数，之道达到最大迭代次数，则停止，否则，继续操作。 K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起...
kmeans算法基本步骤如下： 1、从数据中选择k个对象作为初始聚类中心。 2、计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分。 3、再次计算每个聚类中心。 4、计算标准测度函数，之道达到最大迭代次数，则停止，否则，继续操作。 K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起...