• 无监督学习算法
  • 学习无标签数据

    区分

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    Clustering algorithm：聚类算法
    Clustering：簇

    应用

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K-Means图解

  • K均值算法

  • 迭代算法

  • 样本集

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  • 聚类中心（随机）

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  • 簇分配（根据距离）

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  • 移动聚类中心（移动到同色均值点）

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  • 再次簇分配（重新遍历样本点，选取近距离染色）

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  • 再次移动聚类中心（移动到同色均值点）

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  • 再次簇分配（重新遍历样本点，选取近距离染色）

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  • 再次移动聚类中心（移动到同色均值点）

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  • 继续进行的话，聚类中心将不再改变

  • K均值已经聚合

    K-means表示

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  • 如果迭代过程中，存在一个聚类中心没有簇接近，可以直接移除那个聚类中心

    实用

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