开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在使用R进行K均值聚类后，检索最接近每个聚类质心的100个样本

，可以通过以下步骤实现：

导入所需的R包和数据集。
导入所需的R包和数据集。
加载数据集并进行预处理。
加载数据集并进行预处理。
执行K均值聚类算法。
执行K均值聚类算法。
获取每个聚类质心的索引。
获取每个聚类质心的索引。
对于每个聚类质心，计算其与所有样本之间的距离，并选择最接近的100个样本。
对于每个聚类质心，计算其与所有样本之间的距离，并选择最接近的100个样本。
打印每个聚类质心最接近的100个样本。
打印每个聚类质心最接近的100个样本。

以上代码将根据给定的数据集执行K均值聚类，并检索每个聚类质心最接近的100个样本。你可以根据实际情况调整聚类数和数据集路径。请注意，这只是一个示例，你可能需要根据你的具体需求进行适当的修改。

关于K均值聚类的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以参考以下内容：

概念：K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别，使得每个样本点都属于离其最近的聚类质心。
分类：K均值聚类属于划分聚类算法，将数据集划分为不同的类别。
优势：K均值聚类简单易实现，计算效率高，适用于大规模数据集；对于具有明显分离的类别效果较好。
应用场景：K均值聚类广泛应用于数据挖掘、图像分割、推荐系统、市场细分等领域。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr
腾讯云数据仓库（CDW）：https://cloud.tencent.com/product/cdw
腾讯云机器学习平台（Tencent ML-Platform）：https://cloud.tencent.com/product/tencent-ml-platform
腾讯云人工智能开放平台（AI Open Platform）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网平台（IoT Hub）：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云移动开发平台（Mobile Development Platform）：https://cloud.tencent.com/product/mdp
腾讯云云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云原生应用引擎（Tencent Cloud Native Application Engine）：https://cloud.tencent.com/product/tcnae
腾讯云云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务（Tencent Blockchain as a Service）：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙（Tencent Metaverse）：https://cloud.tencent.com/product/metaverse

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估。

相关搜索:K均值聚类在R中的并行版本在C#中使用K-means后的质心聚类颜色在k中寻找最接近的质心意味着聚类将视图中的模板标记(在HTML中)用作变量这里API -需要获取所有路线航点的坐标 Quarkus扩展JAX-RS提供程序未注入CDI Beans linux权限被拒绝。/ file.sh VS bash file.sh 是否在不编辑数据的情况下更改Excel图表图例文本条目？PIL imagegrab().grab().crop(...)裁剪不是给定的坐标如何在tensorflow SavedModel中拥有多个输出？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

机器学习的第一步：先学会这6种常用算法

通用的机器学习算法包括： * 决策树方法 * SVM * 朴素贝叶斯方法 * KNN * K均值 * 随机森林方法下图是使用Python代码和R代码简要说明的常见机器学习算法。...* 变量需要被标准化，否则较高范围的变量可能会产生偏差。 * 在进行KNN之前，要进行很多预处理阶段工作。 Python代码： R代码 K均值 K均值是一种解决聚类问题的无监督算法。...其过程遵循一个简单易行的方法，通过一定数量的集群(假设K个聚类)对给定的数据集进行分类。集群内的数据点对同组来说是同质且异构的。...K-均值是如何形成一个集群： * K-均值为每个群集选取K个点，称为质心。 * 每个数据点形成具有最接近的质心的群集，即K个群集。 * 根据现有集群成员查找每个集群的质心。筛选出新的质心。...* 由于出现了有新的质心，请重复步骤2和步骤3，从新质心找到每个数据点的最近距离，并与新的K个聚类关联。重复这个过程。如何确定K的价值在K-均值中，我们有集群，每个集群都有各自的质心。

88110 0

自然语言处理 NLP（3）

)的乘积，其中TF表示某个关键词出现的频率，IDF为所有文档数目除以包含该词语的文档数目的对数值，|D|表示所有文档的数目，|wεd|表示包含词语w的文档数目；聚类算法层次聚类对给定的对象集合进行层次分解...，分为凝聚（自下而上）和分裂（自上而下）； 1、开始时每个样本各自作为一类； 2、规定某种度量作为样本间距及类与类之间的距离，并计算； 3、将距离最短的两个类聚为一个新类； 4、重复2-3，不断聚集最近的两个类...，每次减少一个类，直到所有样本被聚为一类；动态聚类：k-means 1、选择K个点作为初始质心； 2、将每个点指派到最近的质心，形成K个簇(聚类) 3、重新计算每个簇的质心； 4、重复2-3直至质心基本不变...，此时算法达到稳定状态；需要多次运行，然后比较各次运行结果，然后选取最优解，K值使用肘部法则进行确定； K-means算法的优缺点效率高，且不易受初始值选择的影响；不能处理非球形的簇；不能处理不同尺寸...、计算所有样本点，若点p的r邻域中有超过M个点，则创建一个以p为核心点的新簇； 3、反复查找这些核心点直接密度可达(之后为密度可达)的点，将其加入到相应的簇，对于核心点发生“密度相连”状况的簇，进行合并

9592 0

自然语言处理NLP（三）

聚类算法层次聚类对给定的对象集合进行层次分解，分为凝聚（自下而上）和分裂（自上而下）； 1、开始时每个样本各自作为一类； 2、规定某种度量作为样本间距及类与类之间的距离，并计算； 3、将距离最短的两个类聚为一个新类...； 4、重复2-3，不断聚集最近的两个类，每次减少一个类，直到所有样本被聚为一类；动态聚类：k-means 1、选择K个点作为初始质心； 2、将每个点指派到最近的质心，形成K个簇(聚类) 3、重新计算每个簇的质心...； 4、重复2-3直至质心基本不变，此时算法达到稳定状态；需要多次运行，然后比较各次运行结果，然后选取最优解，K值使用肘部法则进行确定； K-means算法的优缺点效率高，且不易受初始值选择的影响...“密度相连”状况的簇，进行合并； 4、当无新的点可以被添加到任何簇时，算法完成；类相互之间的距离的计算方法离差平方和法–ward 计算两个类别之间的离差平方和，找出最小的离差平方和，然后将这两个类别聚为一类...；类平均法–average 通过计算两个类别之间的所有点的相互距离，求其均值，然后作为这两个类之间距离均值，找出最小的距离均值，然后将这两个类聚为一类；最大距离法–complete 让两个类之间相距最远的点作为两个类之间的距离

1.3K3 0

机器学习-聚类算法-k-均值聚类-python详解

缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去。...另一种则是根据具体的需求确定，比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类（L,M,S）等 2.然后我们需要选择最初的聚类点（或者叫质心），这里的选择一般是随机选择的，代码中的是在数据范围内随机选择，...完成后我们则需要将每个簇算出平均值，用这个点作为新的质心。...2：repeat 3：将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 4：重新计算每个簇的质心 5：until 质心不发生改变 ##############...原创文章，转载请注明：转载自URl-team 本文链接地址: 机器学习-聚类算法-k-均值聚类-python详解 No related posts.

1.1K3 0

机器学习 | 聚类分析总结 & 实战解析

常见的聚类分析算法如下： K-Means： K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据。...算法实现选择K个点作为初始质心 repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇重新计算每个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 K如何确定与层次聚类结合，经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是...这种策略简单，但是效果可能不好，这取决于数据集和寻找的簇的个数。（2）取一个样本，并使用层次聚类技术对它聚类。从层次聚类中提取K个簇，并用这些簇的质心作为初始质心。...该方法通常很有效，但仅对下列情况有效：样本相对较小；K相对于样本大小较小。（3）取所有点的质心作为第一个点。然后，对于每个后继初始质心，选择离已经选取过的初始质心最远的点。...Python主要的聚类分析算法总结在scikit-learn中实现的聚类算法主要包括K-Means、层次聚类、FCM、神经网络聚类，其主要相关函数如下： KMeans: K均值聚类； AffinityPropagation

2.2K2 0

10种聚类算法及python实现

在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。...使用DBSCAN集群识别出具有集群的数据集的散点图 7.K均值 K-均值聚类可以是最常见的聚类算法，并涉及向群集分配示例，以尽量减少每个群集内的方差。...本文的主要目的是描述一种基于样本将 N 维种群划分为 k 个集合的过程。这个叫做“ K-均值”的过程似乎给出了在类内方差意义上相当有效的分区。...使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 8.Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快...带有最小批次K均值聚类的聚类数据集的散点图 9.均值漂移聚类均值漂移聚类涉及到根据特征空间中的实例密度来寻找和调整质心。

4753 0

动态聚类

利用聚类分析方法进行图像分类使用较多的是动态聚类法。在系统聚类法中，对于那些先前已被“错误”聚类的样本，将不再提供重新聚类的机会，而动态聚类法却允许样本从一个类移动到另一个类中。...），将样本点归到最相似的类中，接着重新计算每个类的质心（即为类心），重复这样的过程，不断地“自组织”，直至质心不再改变，最终确定每个样本所属的类别及每个类的质心。...逐点修改类中心：一个象元样本按某一准则归属于某一组内后，就要重新计算这个组类的均值，并且以新的均值作为凝聚中心点进行下一次象元聚类；然后逐批修改类中心：在全部象元样本按某一组的类中心分类之后，再计算修改各类的均值...过程如下： (1)初始化常数K，随机选取初始点为质心； (2)重复计算一下过程，直到质心不再改变； (3)计算样本与每个质心之间的相似度，将样本归类到最相似的类中； (4)重新计算质心; (5)输出最终的质心及每个类...在进行图片匹配时，根据队列图片与图片库的距离远近进行特征排列，然后对排列的队列进行KNN聚类，从而确定图片最终归属于哪个类，如ABBYY的检索结果(图5)。

1.2K1 0

10大机器学习聚类算法实现（Python）

在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。...图：使用DBSCAN集群识别出具有集群的数据集的散点图 3.5 K均值 K-均值聚类可以是最常见的聚类算法，并涉及向群集分配示例，以尽量减少每个群集内的方差。...本文的主要目的是描述一种基于样本将 N 维种群划分为 k 个集合的过程。这个叫做“ K-均值”的过程似乎给出了在类内方差意义上相当有效的分区。...图：使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 3.6 Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快...图：带有最小批次K均值聚类的聚类数据集的散点图 3.7 均值漂移聚类均值漂移聚类涉及到根据特征空间中的实例密度来寻找和调整质心。

2302 0

10种聚类算法的完整python操作实例

在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。...使用DBSCAN集群识别出具有集群的数据集的散点图 7.K均值 K-均值聚类可以是最常见的聚类算法，并涉及向群集分配示例，以尽量减少每个群集内的方差。...本文的主要目的是描述一种基于样本将 N 维种群划分为 k 个集合的过程。这个叫做“ K-均值”的过程似乎给出了在类内方差意义上相当有效的分区。...使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 8.Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快...带有最小批次K均值聚类的聚类数据集的散点图 9.均值漂移聚类均值漂移聚类涉及到根据特征空间中的实例密度来寻找和调整质心。

1K2 0

10 种聚类算法的完整 Python 操作示例

在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。...使用DBSCAN集群识别出具有集群的数据集的散点图 7.K均值 K-均值聚类可以是最常见的聚类算法，并涉及向群集分配示例，以尽量减少每个群集内的方差。...本文的主要目的是描述一种基于样本将 N 维种群划分为 k 个集合的过程。这个叫做“ K-均值”的过程似乎给出了在类内方差意义上相当有效的分区。...使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 8.Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快...带有最小批次K均值聚类的聚类数据集的散点图 9.均值漂移聚类均值漂移聚类涉及到根据特征空间中的实例密度来寻找和调整质心。

7472 0

太强了，10种聚类算法完整Python实现！

在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。...使用DBSCAN集群识别出具有集群的数据集的散点图 7.K均值 K-均值聚类可以是最常见的聚类算法，并涉及向群集分配示例，以尽量减少每个群集内的方差。...本文的主要目的是描述一种基于样本将 N 维种群划分为 k 个集合的过程。这个叫做“ K-均值”的过程似乎给出了在类内方差意义上相当有效的分区。...使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 8.Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快...带有最小批次K均值聚类的聚类数据集的散点图 9.均值漂移聚类均值漂移聚类涉及到根据特征空间中的实例密度来寻找和调整质心。

1.5K1 0

笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧）

K均值是期望最大化算法的特殊情况，K均值是在每次迭代中只计算聚类分布的质心。 ?...Forgy 方法从数据集中随机选择k个观测值，并将其作为初始值。随机分区方法是先随机为每个观测值分配一个簇，随后进行更新，簇的随机分配点的质心就是计算后得到的初始平均值。...在6%的样本数据集中，使用 Ward 方法产生的结果和使用最大值、最小值、组平均值的聚类结果会有所不同。...K均值是期望最大化算法的特殊情况，K均值是在每次迭代中只计算聚类分布的质心。 4、常见聚类模型的比较 ?...那么归一化处理后，样本的分布就会位于两条线段上，对这些数据进行聚类的话，如果初始点分布在两侧，那么两条线段的数据会被分开，只会在两条线段上分别进行聚类。

5K4 0

如何使用LangChain和OpenAI总结大型文档

因此，为了降低成本，我们将实施 K 均值聚类以从书中提取重要的块。注意：使用 K 均值聚类的决定受到数据专家 Greg Kamradt 的教程的启发。...Faiss 进行高效聚类现在，我们将文档向量转换为与 Faiss 兼容的格式，使用 K 均值将它们聚类到 50 个组中，然后创建 Faiss 索引以在文档之间进行高效相似性搜索。...注意：选择 K 均值聚类的原因是每个聚类都会有类似的内容或类似的上下文，因为该聚类中的所有文档都有相关的嵌入，并且我们会选择最接近核心的文档。...D, I = index.search(centroids, 1) 此代码使用索引上的搜索方法来查找质心列表中每个质心最接近的文档。...我们学习了预处理文本的步骤，并实施了一种结合语义块和 K 均值聚类的策略，以有效管理模型的上下文限制。通过使用高效聚类，我们有效地提取了关键段落，减少了直接处理海量文本的开销。

3521 0

10.HanLP实现k均值--文本聚类

文本聚类正所谓物以类聚，人以群分。人们在获取数据时需要整理，将相似的数据归档到一起，自动发现大量样本之间的相似性，这种根据相似性归档的任务称为聚类。...文本聚类文本聚类指的是对文档进行聚类分析，被广泛用于文本挖掘和信息检索领域。文本聚类的基本流程分为特征提取和向量聚类两步，如果能将文档表示为向量，就可以对其应用聚类算法。...也就是说，k均值以最小化每个向量到质心的欧拉距离的平方和为准则进行聚类，所以该准则函数有时也称作平方误差和函数。...聚类结果中簇的顺序是随机的，每个簇中的元素也是无序的，由于 k均值是个随机算法，有小概率得到不同的结果。该聚类模块可以接受任意文本作为文档，而不需要用特殊分隔符隔开单词。...然而重复二分聚类成绩波动较大，需要多运行几次才可能得出这样的结果。无监督聚类算法无法学习人类的偏好对文档进行划分，也无法学习每个簇在人类那里究竟叫什么。

1.2K1 0

Sklearn参数详解—聚类算法

计算划分后的点的平均值，并将均值作为新的质心，继续进行距离求解，然后重新进行划分，再次求均值，直到均值不发生变化时循环停止。...默认值是auto，如果选择auto，当样本数*质心数>12兆的时候，就不会提前进行计算，如果小于则会与提前计算。提前计算距离会让聚类速度很快，但是也会消耗很多内存。...刘建平大佬博客关于elkan算法的解释对象/属性 cluster_centers_:输出聚类的质心。 labels_:输出每个样本集对应的类别。 inertia_:所有样本点到其最近点距离之和。...每个簇（类）本身就是一个集合，我们在合并两个簇的时候其实是在合并两个集合，所以我们需要找到一种计算两个集合之间距离的方式，主要有这三种方式：ward、complete、average，分别表示使用两个集合方差...先来看几个密度聚类里面用到的概念：邻域：邻域是针对样本集中的每个点而言的，我们把距离某个样本点（可以把该点理解为圆心）距离在r（可理解为圆的半径）以内的点的集合称为该点的邻域。

1.6K3 0

k均值聚类算法

吴恩达老师-K均值聚类 K均值聚类算法中主要是有两个关键的步骤：簇分配和移动聚类中心。...簇分配假设有一个样本集合，需要将其分成两个类（簇：cluster，红色和蓝色）首先随机生成两个聚类中心：红色和蓝色两个点遍历每个样本绿色的点，求出和两个聚类中心的距离，判断和哪个更接近，则归属于哪个类...算法特性基于划分的聚类算法，k值需要预先指定；欧式距离的平方表示样本和聚类中心之间的距离，以中心或者样本的均值表示类别算法是迭代算法，不能得到全局最优解选择不同的初始中心，会得到不同的聚类结果...聚类结果的质量一般是通过类的平均直径来进行衡量的 k的选择：一般的，当类别数增加平均直径会减小，当到达某个值后平均直径不再变化，此时的值就是k值代码实现 import numpy as np def...[i, :] = minIndex, minDist**2 #遍历每一个质心 for j in range(k): #筛选出属于当前质心类的所有样本

1.5K1 0

推荐｜数据科学家需要了解的5大聚类算法

2.每个数据点是通过计算该点与每个组中心的距离进行分类的，然后再将该点分类到和中心最接近的分组中。 3.根据这些分类点，通过计算群组中所有向量的均值重新计算分组中心。...该算法是一个基于质心的算法，这就意味着该算法的目标是定位每个组（类）的中心点，通过更新候选中心店作为滑动窗口的平均值，然后在后续处理阶段对这些候选串口进行过滤，消除临近重复点，形成最终的中心点集及其对应的组...左侧的人眼看的非常明显，有两个半径不同的圆形，二者中心相同。由于这些聚类的平均值非常接近，K-Means并不能处理这种情况。同样是使用均值作为聚类中心，右侧的图像也不能使用K-Means聚类算处理。...为了找到每个聚类的高斯参数（均值和标准差），我们使用称作期望最大化（EM）的一种优化算法。 ? 1.首先选择聚类的数量（和K-Means算法一样），然后对每个聚类的高斯分布参数进行随机初始化。...聚类的层用树（树状图）表示，树的根是收集所有样本的唯一聚类，叶子是只有一个样本的聚类。图解如下： ? 1.首先将每个数据点视为一个单一聚类，即如果数据集中有X个聚类。

9947 0

机器学习算法之聚类算法

3) 重新计算出每个聚类的新中心点（平均值） ? 4) 如果计算得出的新中心点与原中心点一样（质心不再移动），那么结束，否则重新进行第二步过程「经过判断，需要重复上述步骤，开始新一轮迭代」 ? ?...) 接着，重新计算每个类的质心(即为类中心)，重复这样的过程，直到质心不再改变， 4) 最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。...求出所有样本的轮廓系数后再求平均值就得到了平均轮廓系数。平均轮廓系数的取值范围为[-1,1]，系数越大，聚类效果越好。簇内样本的距离越近，簇间样本距离越远。...4) 以此进行下去，直到簇的数目等于用户给定的数目 k为止。 ? 隐含的一个原则因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能，该值越小表示数据点越接近于他们的质心，聚类效果就越好。...更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』 5.6 Kernel k-means（了解） kernel k-means 实际上，就是将每个样本进行一个投射到高维空间的处理，然后再将处理后的数据使用普通的

1.3K3 0

KMeans聚类算法思想与可视化

---- 2.Kmeans算法思想 2.0 算法步骤 Kmeans算法(k均值算法)是一种简单的聚类算法，属于划分式聚类算法，当给定一个数据集D时，Kmeans算法的步骤如下：选择K个点作为初始质心（...为了赋予数据每个维度同等的重要性，我们在运用欧氏距离时，必须先对数据进行规范化，比如将每个维度都缩放到[0,1]之间。 2.3 质心的计算在Kmeans算法中，将簇中所有样本的均值作为该簇的质心。...1000,2)y.shape #输出(1000,)对应每个样本的真实标签对该数据集进行聚类分析，聚类个数设置为10(因为有十种数字)，质心初始化方式为随机初始化，最大迭代次数设置为100。...#样本点被分配到的簇的索引sse = clf.sse#画出聚类结果，每一类用一种颜色colors = ['b','g','r','k','c','m','y','#e24fff','#524C90','...k-均值聚类（k=2）计算将该簇一分为二后的总误差(sse_new) 选择使得误差(sse_new)最小的那个簇进行划分操作根据这个步骤，不难写出二分Kmeans

4.7K6 0

转载 | Python AI 教学│k-means聚类算法及应用

答案就是聚类。而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题。 2. k均值聚类简介 2.1基本思想聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。...k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。...）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。...K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述。...在算法中通过将所有的簇进行划分，然后分别计算划分后所有簇的误差。选择使得总误差最小的那个簇进行划分。划分完成后，要更新簇的质心列表，数据点的分类结果及误差平方。

1.1K5 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭