唐宇迪学习笔记19：聚类算法——Kmeans
生活随笔
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唐宇迪学习笔记19：聚类算法——Kmeans
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
目錄
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一、KMEANS算法概述
聚類概念
k-means算法
二、KMEANS工作流程
工作流程
優缺點
優點
缺點
三、KMEANS迭代可視化展示
一、KMEANS算法概述
聚類概念
- 無監督問題：我們手里沒有標簽了
- 聚類：相似的東西分到一組
- 難點：如何評估，如何調參
k-means算法
- 基本概念：要得到簇的個數，需要指定K值
- 質心：均值，即向量各維取平均即可
- 距離的度量：常用歐氏距離和余弦相似度(先標準化)
- 優化目標：
二、KMEANS工作流程
工作流程
優缺點
優點
- 簡單，快速，適合常規數據集
缺點
- K值難確定
- 復雜度與樣本呈線性關系
- 很難發現任意形狀的簇 ，聚類效果不好。
三、KMEANS迭代可視化展示
可視化展示
????????????????Visualizing K-Means Clustering
對初始值影響大
總結
以上是生活随笔為你收集整理的唐宇迪学习笔记19：聚类算法——Kmeans的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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