建一个漫画网站,江苏景禾瑜博建设工程有限公司网站,山东大学青岛校区建设指挥部网站,孝南区建设局网站什么是clustering#xff1f; 聚类算法查看多个数据点#xff0c;并自动找到彼此相关或相似的数据点。 K-means clustering 示例 循环#xff1a;再次分配每个点到离它最近的质心#xff0c;重新计算质心。 K-means algorithm 注意#xff1a; k-means的初始化质心Mu有…什么是clustering 聚类算法查看多个数据点并自动找到彼此相关或相似的数据点。 K-means clustering 示例 循环再次分配每个点到离它最近的质心重新计算质心。 K-means algorithm 注意 k-means的初始化质心Mu有着和数据集一样的维度。 step1, 计算最近的质心 step2 移动质心 optimization objective converge: 收敛 Cost function 又被命名为Distortion function 为什么选择cost function moving the centroid Initializing K-means 如果初始化k个质心如何评估初始化的效果 选择K m, 随机选择K个训练样本作为k个质心。 如何选择质心的最佳选择就是计算成本函数J为最小的. 随机初始化的算法 初始化对于K-means有重要的作用这里的i就是多次初始化去找cost function最低的初始化方法。 Choosing the number of clusters elbow 方法是选择cluster K的一种统计学方法但总是很难选择。一般聚类数是通过downstream purpose(下游需求)确定。