随笔 - 31 文章 - 15 评论 - 8 阅读 - 97121

<

2025年4月

>

日

一

二

三

四

五

六

30

31

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

昵称：成都笨笨
园龄： 9年7个月
粉丝： 28
关注： 4

+加关注

随笔分类 (36)

随笔档案 (31)

文章分类 (14)

文章档案 (15)

阅读排行榜

评论排行榜

最新评论

1. Re:机器学习之寻找KMeans的最优K
请问出现：
Warning message:
10迭代仍没有聚合
什么问题？是当K=10时的DB没有计算出来么？可以出现完整的图像。
--Amanda1994
2. Re:搜索引擎-一种提示词推荐算法
实现一个智能提示功能需要ajax、数据库、jsp/php、算法等很多知识，如果数据量大，还需要特殊优化一个小功能，花费太大精力很不划算92find.com上的一个js插件实现了搜索框自动补全托管服务，...
--auo
3. Re:大数据系统之系统设计
@ Fredric_2013对...
--成都笨笨
4. Re:大数据系统之系统设计
请问您这里PC\APP\WEB数据源，是指终端吗？是直接将终端的日志（比如Android或IOS）吐到kalfa集群？
--Fredric_2013
5. Re:基于信息熵的无字典分词算法
mark
--tai君

2016年6月27日

机器学习之寻找KMeans的最优K

摘要： K-Means聚类算法是最为经典的，同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法，它属于基于距离的无监督聚类算法。KMeans算法简单实用，在机器学习算法中占有重要的地位。对于KMeans算法而言，如何确定K值，确实让人头疼的事情。最近这几天一直忙于构建公司的推荐引擎。对用户群体的分类，要使用KM 阅读全文

posted @ 2016-06-27 21:23 成都笨笨阅读(6325) 评论(1) 推荐(1) 编辑

搜索

常用链接

最新随笔

我的标签

积分与排名