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上传时间: 2021-01-07
详细说明：聚类问题
聚类问题是无监督学习，算法的思想是“物以类聚，人以群分”。聚类算法感知样本间的相似度，进行类别归纳，对新的输入进行输出预测，输出变量取有限个离散值。
可以作为一个单独的过程，用于寻找数据内在的分布结构。
可以作为分类、稀疏表示等其他学习任务的前驱过程
1.K-means
K-means（又称k-均值或k-平均）聚类算法。算法思想就是随机确定k个中心点作为聚类中心，然后把每个数据点分配给最邻近的中心点，分配完成后形成k个聚类，计算各个聚类的平均中心点，将其作为该聚类新的类中心点，然后重复迭代上述步骤直到分配过程不再产生变化。
算法流程：
①随机选择K个随机点（成为聚类中心）
②
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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