摘要: K-means算法的工作流程 首先,随机确定k个初始点的质心;然后将数据集中的每一个点分配到一个簇中,即为每一个点找到距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇;该步完成后,每一个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。伪代码如下: 再看实际的代码: 需要说明的是,在算法中,相似度的计算方法默认的是欧氏 阅读全文
posted @ 2018-11-10 14:46 Python少年 阅读(1425) 评论(0) 推荐(0) 编辑