KMeans集群:K Means集群的介绍和实现 源码
单击下载代码。 KMeans集群简介 是一种迭代算法,广泛用于所有数据分析中,用于在称为聚类的数据中查找相似性组。 这是一种无监督的学习技术。 它试图通过相似性将群体中的个体分组在一起,但并非出于特定目的。 由于您在数据中没有规定的标签,并且没有给出表示数据实例的先验分组的类值,因此在此Repo中,以最简单的方式了解一下著名的基于质心的聚类算法K-means 。 实施KMeans群集的步骤 在这里,我们使用sci-kit learning实现了k-means聚类。 要运行k均值算法,您必须随机初始化三个称为聚类质心的点,因为我想将数据分组为三个聚类。 K均值将质心移动到群集中各个点的
文件列表
KMeans-Clustering-master.zip
(预估有个9文件)
KMeans-Clustering-master
Assets
before_Clustering_moons.png
31KB
after_Clustering_moons.png
54KB
before_Clustering.png
22KB
after_Clustering.png
48KB
kMeans_fails.py
372B
LICENSE.md
1KB
README.md
4KB
CODE_OF_CONDUCT.md
3KB
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