摘要：
一、K均值算法的优化目标 K-均值最小化问题，是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和，因此 K-均值的代价函数（又称畸变函数 Distortion function）为： 其中𝜇𝑐(𝑖)代表与𝑥(𝑖)最近的聚类中心点。 我们的的优化目标便是找出使得代价函数最小的 𝑐( 阅读全文
摘要：
K-均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。 K-均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成n 个组，其方法为: 首先选择𝐾个随机的点，称为聚类中心（cluster centroids）； 对于数据集中的每一个数据，按照距离𝐾个中心点的距离，将其与距离最近 阅读全文