ML-非监督学习

聚类算法:

K-均值聚类算法:(以2分类算法为例)

  1选择两个位置作为分类中心,并将所有点分类到距它更近的中心。

      2对两组点,重新计算他们的中心。

不断重复以上步骤1和2,当分类中心和分组状态不再发生变化时,模型收敛。

 

如何平均拟合的好坏程度嘞?这里的损失函数是:

 

选择不同数量的质点,其模型收敛时的损失不同。

posted @ 2023-09-26 16:43  浪矢-CL  阅读(6)  评论(0编辑  收藏  举报