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  • K-means学习心得

    机器学习中的一种分类方法。被分类数据是一个n维的向量集合,即n维点集。K代表点集最终被分成K个簇,即K类。means意思是分类方式是向K个中心点聚集,即离某个中心点最近的点为一簇。
    步骤:

    1. 从点集中挑选K个点作为初始的中心点,最直接的是随机挑选。还有其他的选择方式,这影响着聚类迭代过程的收敛速度
    2. 剩余的点计算与K个中心点的距离,得到最近的那个点,作为自己的中心点,加入该点的簇中
    3. 对K个簇重新计算中心点,即各簇中向量的均值
    4. 比较步骤3前后中心点是否发生变化,若不变或者已达到最大迭代次数则输出中心点,否则继续迭代,重复步骤2-4
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wangqiyu/p/7466202.html
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