機器學習第十二課(距離,K-means,聚類衡量指標)

各種距離: K-MEANS Kmeans算法的缺陷 聚類中心的個數K 需要事先給定，但在實際中這個 K 值的選定是非常難以估計的，很多時候，事先並不知道給定的數據集應該分成多少個類別才最合適 Kmeans需要人爲地確定初始聚類中心，不同的初始聚類中心可能導致完全不同的聚類結果。（可以使用Kmeans++算法來解決） 聚類的衡量指標:

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