05 2021 档案
摘要:一、K-近邻算法介绍 1.1定义 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法,定义为:如果一个样本在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最近邻)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。定义不是太好理解,可以参考下图,假设你刚到北京,你下火车后你不知道你在那个区,但是你知道
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摘要:一、KMeans算法原理 1.1 KMeans算法关键概念:簇与质心 簇:KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇,直观上看是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类。簇就是聚类的结果表现。 质心:簇中所有数据的均值U通常被认为这个簇的“质心”。 1.2 KMe
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