機器學習(第八週)--無監督學習聚類算法

聚類 聚類算法 kmeans原理: 1、隨機選取k箇中心點;2、在第i次迭代中,對於每個樣本點,選取最近的中心點,歸爲該類; 3、更新中心點爲每類的均值; 4、i<-i+1 ,重複(2)(3)迭代更新,直至誤差小到某個值或者到達一定的迭代步數,誤差不變. 在每次迭代之後,誤差變小過程就是趨於收斂的過程;達到一定程度,誤差不變,已經完成分類 K-means優化函數 不同的初始化中心點對聚類結果影響較
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