机器学习-第九篇-聚类算法

最新推荐文章于 2023-12-19 22:27:07 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 聚类算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/freshbin000/article/details/98870517
本文介绍了一种优化聚类算法的方法，通过循环两步过程：首先随机生成聚类中心进行族分类，然后移动聚类中心到均值位置，以此来缩小代价函数J()。通过不断循环并选取代价函数最小的聚类中心，以及使用肘部法则来选择最佳聚类数量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

循环两步

1、随机生成聚类中心，进行族分类。

2、移动聚类中心，移动聚类中心到均值位置。

 

优化聚类算法的代价函数J()，可以通过上面循环的两步来缩小。

随机选取聚类中心：

通过不断循环上图的运算，当运行100次之后，找出代价函数最小的聚类中心。

 

如何选择聚类数量：

肘部法则：

[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）
杨秀璋的专栏
07-06 1万+
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望
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04-13 1971
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有关于ap算法的一些心得和体会，代码可用，可以借鉴一下
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function [idx,netsim,i,unconverged,dpsim,expref]=apcluster(s,p,varargin); % Handle arguments to function if nargin<2 error(&#39;Too few input arguments&#39;); else maxits=500; convits=50; lam=0.5; plt=0; details=0; nonoise=0; i=1; while i<=length(varargin) if strcmp(varargin{i},&#39;plot&#39;) plt=1; i=i+1;
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