2012年6月25日

摘要: 本文转自:http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/20/k-means.html4.1、摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法。聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法——k均值和k中心点聚类 阅读全文
posted @ 2012-06-25 20:49 蓝色守望 阅读(255) 评论(0) 推荐(0)

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