2019年2月5日
聚类算法：K-Means
摘要： 1.K Means定义： K Means是一种无监督的基于距离的聚类算法，简单来说，就是将无标签的样本划分为k个簇（or类）。它以样本间的距离作为相似性的度量指标，常用的距离有曼哈顿距离、欧几里得距离和闵可夫斯基距离。两个样本点的距离越近，其相似度就越高；距离越远，相似度越低。 目的是，实现簇内的距 阅读全文
posted @ 2019-02-05 23:44 喜欢吃面的猪猪 阅读(2234) 评论(0) 推荐(0) 编辑