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上传时间: 2015-01-02
详细说明: 在网上看到了很关于10大算法的一些博客讲解,大多都支离破碎讲解的部分,而且不同的博客讲解的方式很多不同,我希望能重新整理这些基础算法,尽量更全面和深入一些,分享出来,共大家参考。 k-means 【3】算法,也被称为k-平均或k-均值,是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是一种得到最广泛使用的基于划分的聚类算法,把n个对象分为k个簇,以使簇内具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类性能的准则函数达到最优,从而使生成的每个聚类内紧凑,类间独立。它与处理混合正态分布 【1】的最大期望算法 【2】很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。
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