Coursera在線學習---第八節.K-means聚類算法與主成分分析(PCA)

1、K-means聚類中心初始化問題。html 　　1）隨機初始化各個簇類的中心，進行迭代，直到收斂，並計算代價函數J。算法 　　　若是k=2~10，能夠進行上述步驟100次，並分別計算代價函數J，選取J值最小的一種聚類狀況，可以獲得一個相對不錯的局部最優解。（由於k值較小狀況下，不一樣的隨機中心，聚類結果不一樣）機器學習 　　2）若是k值很大，則屢次隨機意義不大，隨機一次進行聚類便可。函數  

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