硬C均值聚類

簡介      硬C-均值（HCM）是一種典型的無監督學習算法，主要將相似的樣本自動的歸爲一類，事先確定好常數K，常數K意味着最終聚類的類別個數。通過計算每個樣本到質心之間的相似度，將樣本歸到相似的類中。在分類過程中每次都要計算所有樣本到質心的距離，在大規模數據上，該算法的收斂速度比較慢。 思想 硬聚類分析的目標如下所示： 式子中，dik表示第i類中的樣本xk與第i類樣本之間的失真度，經常用兩個矢

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