機器學習 複習四聚類

無監督學習 衡量：處理不規則形狀，噪音點 K-Means 步驟： 隨機選K個聚集點 每個數據被賦值最近聚集點類別 使用每個聚集中心點更新 重複直到聚點不再移動 返回K箇中心點座標 優點：簡單，對於規則性圖形聚類很好，收斂性號 O(t k n) 缺點:定K值，可能收斂到局部最優，噪音點影響大 Sequential Leader Clustering 特點：不需要K 不需要迭代 一個點一個點掃描，計算

>>阅读原文<<