2019年1月14日
机器学习聚类算法之K-means
摘要： 一、概念 K-means是一种典型的聚类算法，它是基于距离的，是一种无监督的机器学习算法。 K-means需要提前设置聚类数量，我们称之为簇，还要为之设置初始质心。 缺点： 1、循环计算点到质心的距离，复杂度较高。 2、对噪声不敏感，即使是噪声也会被聚类。 3、质心数量及初始位置的选定对结果有一定的 阅读全文
posted @ 2019-01-14 14:48 Small_office 阅读(425) 评论(0) 推荐(0) 编辑