摘要：
Kmeans++算法 Kmeans++算法，主要可以解决初始中心的选择问题，不可解决k的个数问题。 Kmeans++主要思想是选择的初始聚类中心要尽量的远。 做法： 1. 在输入的数据点中随机选一个作为第一个聚类中心。 2. 对于所有数据点，计算它与已有的聚类中心的最小距离D(x) 3. 选择一个数 阅读全文
摘要：
一、聚类思想 所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法，属于无监督学习方法，这个方法要保证同一类的数据有相似的特征，如下图所示： 根据样本之间的距离或者说是相似性（亲疏性），把越相似、差异越小的样本聚成一类（簇），最后形成多个簇，使同一个簇内部的样本相似度高，不同簇之间差异性高。 二 阅读全文
摘要：
向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组； 向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量。 点乘公式 对于向量a和向量b： a和b的点积公式为： 要求一维向量a和向量b的行列数相同 阅读全文