12 2021 档案
摘要:K-Means聚类算法 目的:将数据分为K组 基本思路 随机选取K个对象作为初始的聚类中心 计算每个对象与各个聚类中心之间的距离,将每个对象分配给距离它最近的聚类中心 将属于同一类的对象求均值,将这个均值作为该类的新的聚类中心 重复2,3步,直到求出的聚类中心满足某个条件(收敛、没有对象被重新分配)
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摘要:朴素贝叶斯算法 公式 解释(例子) 给出如下训练集: 编号,色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,好瓜 1,青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,是 2,乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,是 3,乌黑,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,是 4,青绿,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,是 5,浅白,蜷缩,浊响,
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