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  • 10-赵志勇机器学习-meanshift

    (草稿)

    meanshift 也是一种聚类方法。

    优点在于:不需要提前指定类型数。

    缺点就是计算量大

    过程:(最一般的做法,没有使用核函数)

    1. 逐点迭代,设置为位置中心

    2. 计算所有点到位置中心的距离

    3. 计算位置的质心(平均)

    4. 位置中心的质心的距离够小就停止,该位置中心点就属于(质心)类。(使用质心来标记所属类别)

    5. 位置中心的质心的距离不够小,位置中心移动到质心,继续

    6. 每个点都被标记了(标记为某个质心),统计一下,有几种标记。聚类完成。

    过程:(使用核函数)

    1. 逐点迭代,设置为位置中心

    2. 计算所有点到位置中心的距离

    3. 计算位置的漂移中心所有点坐标的加权平均,权值是由距离和高斯核确定的

    4. 位置中心的质心的距离够小就停止,该位置中心点就属于(质心)类。(使用质心来标记所属类别)

    5. 位置中心的质心的距离不够小,位置中心移动到质心,继续

    6. 每个点都被标记了(标记为某个质心),统计一下,有几种标记。聚类完成。

    https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/51030884

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/alexYuin/p/8919644.html
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