Kmeans如何初始化聚類中心
確定初始化質心的方法
通常情況下,我們會在m個樣本中選擇K個(K<m)來作為初始化的聚類中心。
但是,如下圖所示,不同的初始化有可能引起不同的聚類結果,能達到全域性最優(global optimal)固然是好的,但是,往往得到的是區域性最優:
上述的失真函式指的就是Kmeans的損失函式,具體形式參考上一篇部落格
相關文章
- KMeans演算法與GMM混合高斯聚類演算法聚類
- 利用python的KMeans和PCA包實現聚類演算法PythonPCA聚類演算法
- ML.NET技術研究系列-2聚類演算法KMeans聚類演算法
- 聚類kmeans演算法在yolov3中的應用聚類演算法YOLO
- Kmeans如何確定聚類個數K聚類
- 吳恩達《Machine Learning》精煉筆記 8:聚類 KMeans 及其 Python實現吳恩達Mac筆記聚類Python
- 【python資料探勘課程】二十四.KMeans文字聚類分析互動百科語料Python聚類
- 聚類分析聚類
- 聚類(part3)--高階聚類演算法聚類演算法
- 聚類之K均值聚類和EM演算法聚類演算法
- 【scipy 基礎】--聚類聚類
- k-means聚類聚類
- 聚類演算法聚類演算法
- 聚類分析-案例:客戶特徵的聚類與探索性分析聚類特徵
- 09聚類演算法-層次聚類-CF-Tree、BIRCH、CURE聚類演算法
- 04聚類演算法-程式碼案例一-K-means聚類聚類演算法
- 譜聚類原理總結聚類
- 密度聚類。Clustering by fast search and聚類AST
- unit3 文字聚類聚類
- 推薦系統中的產品聚類:一種文字聚類的方法聚類
- 計算機如何感知大資料——聚類演算法計算機大資料聚類演算法
- 【Python機器學習實戰】聚類演算法(1)——K-Means聚類Python機器學習聚類演算法
- 初探DBSCAN聚類演算法聚類演算法
- sklearn建模及評估(聚類)聚類
- 譜聚類的python實現聚類Python
- OPTICS聚類演算法原理聚類演算法
- 非完整資料聚類初探聚類
- 資料探勘-層次聚類聚類
- Spark構建聚類模型(二)Spark聚類模型
- 聚類演算法綜述聚類演算法
- 機器學習——KMeans機器學習
- 14聚類演算法-程式碼案例六-譜聚類(SC)演算法案例聚類演算法
- 【Python機器學習實戰】聚類演算法(2)——層次聚類(HAC)和DBSCANPython機器學習聚類演算法
- 可伸縮聚類演算法綜述(可伸縮聚類演算法開篇)聚類演算法
- 類的初始化場景
- 深度聚類演算法敘談聚類演算法
- Spark中的聚類演算法Spark聚類演算法
- 機器學習——dbscan密度聚類機器學習聚類