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第十章k均值算法機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用基礎(chǔ)01020304問題引入聚類K均值算法介紹K均值算法優(yōu)化目錄CONTENTS05scikit-learn中的K均值06圖像壓縮K均值算法介紹03算法思路1243從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始質(zhì)心；首先指定K的值，即指定希望通過聚類得到分組個(gè)數(shù)；對(duì)集合中每一個(gè)樣本點(diǎn)，計(jì)算與每一個(gè)初始質(zhì)心的距離，離哪個(gè)初始質(zhì)心距離近，此樣本點(diǎn)就屬于那個(gè)類；按距離對(duì)所有樣本分完組之后，計(jì)算每個(gè)組的均值，作為新的質(zhì)心。數(shù)學(xué)原理圖像描述通過一組圖來形象描述K均值算法采用的啟發(fā)式迭代方法。右圖8個(gè)點(diǎn)，我們想要應(yīng)用K均值算法為這些點(diǎn)劃分簇。圖像描述第1步：選擇簇的數(shù)目K第2步：從數(shù)據(jù)中選擇k個(gè)隨機(jī)點(diǎn)作為質(zhì)心圖像描述第3步：將所有點(diǎn)分配給到某個(gè)質(zhì)心距離最近的簇圖像描述第4步：重新計(jì)算新形成的簇的質(zhì)心圖像描述第5步：重復(fù)第3步和第4步。停止K均值聚類的標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)新形成的簇的質(zhì)心不會(huì)改變數(shù)據(jù)點(diǎn)保留在同一個(gè)簇中達(dá)到最大迭代次數(shù)，如果新形成的簇的質(zhì)心沒有變化，我們就可以停止算法當(dāng)在多次迭代訓(xùn)練的之后，如果數(shù)據(jù)點(diǎn)仍然都在同一簇中，我們應(yīng)該停止訓(xùn)練過程。如果達(dá)到最大迭代次數(shù)

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