最近在學習k-means演算法，在github上找了乙個源**自己敲看看。
引用別人的話來解釋k-means的思想：
k-means是一種將輸入資料劃分成k個簇的聚類演算法。k-means反覆提煉
初始評估的類的中心，步驟如下：
-以隨機或猜想的方式初始化類中心ui：i= 1....k
-將所有的資料點歸併到離它距離最近的類中心所屬的類ci
-對所有屬於該類的資料點求平均，將平均值作為新的類中心
-重複步驟2，3直到收斂（判斷依據是中心點變化的差值大小）
最後附上github上的原始碼：github原始碼
kmeans演算法的個人理解
1 kmeans演算法是一種什麼樣的演算法？答 kmeans演算法是一種聚類演算法，在使用kmeans演算法時並不需要事先構建模型 如決策樹判斷需事先構建決策樹，knn判斷需事先構建kd樹等 而是直接進行聚類。它的基本過程是 1.對於n個n維空間的待分類點，選出k個點作為初始質心 初始中心點 2.對...
K means學習筆記
根據要分成幾類隨機初始化幾個點，稱為聚類中心。而類別在聚類問題中稱為簇將樣本根據與1中初始化點的距離遠近進行歸類 將代表類別的各聚類中心移到所屬他們樣本點的均值處 重複前三個步驟，直到聚類中心不再改變位置，此時我們稱k mean已經聚合了 1.2.1 input 1.2.2 output 故最後某點...
機器學習 kmeans
1 手寫kemeans 流程 手寫 f 桌面 rna seq1 leetcode 10 面試真題 6 位元組跳動 手寫kmeans.py 2 k 如何確定 t sne視覺化和手肘法，k值所決定的是在該聚類演算法中，所要分配聚類的簇的多少，kmeans 演算法對初始值敏感，相同的k，選的點不同，會影響...