怎样理解K-均值聚类原理
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如何正确使用K-均值聚类
无监督学习是指从无标注数据中学习模型的机器学习问题。无标注数据是自然得到的数据,模型表示数据的类别、转换或概率无监督学习的本质是学习数据中的统计规律或潜在结构,主要包括聚类、降维、概率估计。
(1)从N个数据文档(样本)随机选取K个数据文档作为质心(聚类中心)。
本文在聚类中心初始化实现过程中采取在样本空间范围内随机生成K个聚类中心。
(2)对每个数据文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类。
(3)重新计算已经得到的各个类的质心。
(4)迭代(2)~(3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束。
数据点。
从最左边的4点开始
从最右边的4点开始
从4个最高点开始
从4个底线开始
从一个簇中的4个随机点开始
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