机器学习工程师 - Udacity 非监督学习 Part One
摘要：
一、聚类 1.k-means首先随意给出聚类中心，然后进行分配和优化。初始位置非常重要，不同的初始位置可能会使最后的聚类结果完全不一样。并且可能会使结果陷入局部最优： 2.sklearn中的k-means最重要的三个参数：n_cluster：聚类数量，默认为8；max_iter：最大迭代次数，默认为 阅读全文
posted @ 2018-11-17 18:16 paulonetwo 阅读(622) 评论(0) 推荐(0) 编辑
