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K-Means算法
在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
如下所示,分为3个簇,如何用K-Means正确聚类呢?
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K-Means算法实施的前提
K-Means算法实施需要满足两个前提:
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K-Means算法思路
如下两个簇,初始位置:m1, m2,实施K-Means的时候可以看到种子点m1,m2的轨迹移动情况。
更多聚类算法请参考之前的推送:
机器学习高斯混合模型:聚类原理分析(前篇)
机器学习高斯混合模型(中篇):聚类求解
机器学习高斯混合模型(后篇):GMM求解完整代码实现
高斯混合模型:不掉包实现多维数据聚类分析
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