吳恩達機器學習 筆記八 K-means聚類算法

1. 代價函數   K-means算法是比較容易理解的，它屬於無監督學習方法，所以訓練樣本數據不再含有標籤。我們假設有樣本數據 x(1),x(2),⋯,x(m) x ( 1 ) , x ( 2 ) , ⋯ , x ( m ) ，我們選擇設置 K K 個聚類中心 u1,u2,⋯,uK u 1 , u 2 , ⋯ , u K ，K-means算法的代價函數表達式如下 J(c(1),c(2),⋯,c(m

>>阅读原文<<