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K-Means聚类

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发布2018-09-29 15:12:21
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(1) 首先我们选择一些类/组,并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 

(2) 计算每个数据点到中心点的距离,数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 

(3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。 

(4) 重复以上步骤,直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可以多次随机初始化中心点,然后选择运行结果最好的一个。

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原始发表:2018年09月05日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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