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吳恩達機器學習 筆記八 K-means聚類算法
時間 2021-01-08
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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
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