20191204——機器學習複習 無監督k-means算法

k-means的步驟 1）隨機設置k個特徵空間內的點作爲初始的聚類中心 2）對於其他每個點計算到K個點中心的距離，未知的點選擇最近的一個聚類中心點作爲標記 3）接着對標記的聚類中心之後，重新計算出每個聚類的中心點（平均值） 4）如果計算得到的新的中心點與原中心點一樣，那麼結束，否則重新進行第二步過程 k是超參數 1）看需求 2） 網格搜索，調節超參數 API 聚類的評估模型 我們認爲這樣的聚類是最

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