機器學習-聚類(學習向量量化算法)

一，介紹 算法主要步驟包括：初始化原型向量；迭代優化，更新原型向量。  流程如下： 具體來說，主要是：  1、對原型向量初始化，可以選擇滿足yj=tj,j∈{1,2,…,m}yj=tj,j∈{1,2,…,m}條件的某個樣本 xj=(xj1,xj2,…,xjn)xj=(xj1,xj2,…,xjn)作爲 qjqj的初始值；  2、從數據集DD 中任意選擇一個樣本 xjxj，找到與此樣本距離最近的原型向

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