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BClagrange
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wuxian
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KMeans
- K-均值聚类算法,属于无监督机器学习算法,发现给定数据集的k个簇的算法。 首先,随机确定k个初始点作为质心,然后将数据集中的每个点分配到一个簇中,为每个点找距其最近的质心, 将其分配给该质心对应的簇,更新每一个簇的质心,直到质心不在变化。 K-均值聚类算法一个优点是k是用户自定义的参数,用户并不知道是否好,与此同时,K-均值算法收敛但是聚类效果差, 由于算法收敛到了局部最小值,而非全局最小值。 K-均值聚类算法的一个变形是二分K-均值聚类算法,该算法首先将所有点作为一个簇,然