機器學習(十五) K-means 算法

1 簡介 K-means稱爲K-平均算法，簡單來講K-平均聚類算法的目的就是： 把 n個點（可以是樣本的一次觀察或一個實例）劃分到k個聚類中，使得每個點都屬於離他最近的均值（此即聚類中心）對應的聚類，以之作爲聚類的標準。 已知觀測集 (x1,x2,...,xn)，其中每個觀測都是一個 d-維實向量，k-平均聚類要把這 n個觀測劃分到k個集合中(k≤n),使得組內平方和（WCSS within-cl

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