給定樣本集 d = , 「k 均值」 (k-means )演算法針對聚類所 得簇劃分 c = 最小化平方誤差 ι
e=ll ilx 一隊iil i=l æegi
其中隊=甘il læegi x 是簇 q 的均值向量.在一定程度上 刻畫了簇內樣本圍繞簇均值向量的緊密程度， e 值越小則簇內樣本相似度越高.
最小化式並不容易，找到它的最優解需考察樣本集 d 所有可能的簇 劃分，這是乙個 np 難問題. 因此， k 均值演算法採用了貪心策 略，通過迭代優化來近似求解式. 演算法流程其中第 1 行對 均值向量進行初始化7 在第 4-8 行與第 9一16 行依次對當前簇劃分及均值向量選 代更新?若迭代更新後聚類結果保持不變，則在第 18 行將當前簇劃分結果返回.
K均值演算法（K means）
k均值聚類容易實現，但是可能收斂到區域性最小值，影響k means效果的因素 優 只需要計算資料點與聚類中心的距離，其計算複雜度只有o n 缺 十分依賴於初始給定的聚類數目 同時隨機初始化可能會生成不同的聚類效果，所以它缺乏重複性和連續性。偽 建立k個點作為起始質心 通常是隨機選擇 當任意乙個點的簇...
k均值聚類 K means
分類作為一種監督學習方法，要求必須事先明確知道各個類別的資訊，並且斷言所有待分類項都有乙個類別與之對應。但是很多時候上述條件得不到滿足，尤其是在處理海量資料的時候，如果通過預處理使得資料滿足分類演算法的要求，則代價非常大，這時候可以考慮使用聚類演算法。聚類屬於無監督學習，相比於分類，聚類不依賴預定義...
intdump 求向量均值
y intdump x,nsamp 對列向量x的每nsamp個元素求均值。如果x有多列，對每列分別執行。s rng 以結構體的形式將隨機數生成器 random number generator,rng 的設定返回 rng 68521 隨機數種子設定為68521，預設的演算法引數預設使用梅森旋轉 ns...