机器学习（7）K-mean聚类

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#python #人工智能 #机器学习

K-means是一种经典的聚类算法，适用于非监督学习。它通过不断迭代更新聚类中心，将数据点分配到最近的类。算法包括初始化聚类中心、归类数据点以及更新聚类中心等步骤，旨在最小化数据点到所属类中心的距离平方和。

聚类属于非监督学习，k-mean是聚类中经典算法。非监督学习即是只有样本没有标签。

训练数据集{ x(1),x(2),…,x(m)}{x(1),x(2),…,x(m)}(其中x(i)∈Rnx(i)∈Rn)和聚类数量KK（将数据划分为KK类）；算法输出是KK个聚类中心μ1,μ2,…,μKμ1,μ2,…,μK和每个数据点x(

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K-means是一种经典的无监督学习算法，用于对数据进行聚类。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间，并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇。本文将介绍K-means算法的原理、实现和应用。K-means是一种无监督学习算法，用于对数据进行聚类。该算法将数据集分为K个簇，每个簇包含最接近其质心的数据点。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间，并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇。
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无监督学习中最常见的即为聚类学习。聚类学习是按照某种特定标准(如距离等)把一个数据集划分为不同的类或簇（子集），使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大（即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离）。这些划分后的概念对于聚类算法而言是未知的，簇所对应的概念语义需要我们自行接着探索，所以经常聚类被用作分类等其他学习任务的前驱过程。其中，u代表簇的中心点。每类中的点到对应簇中心的欧氏距离平方的和 ，值越小，聚类效果越好。
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