吴恩达的机器学习编程作业16:findClosestCentroids KMeans算法第一步,划分样本归类

本文详细介绍了完成吴恩达机器学习课程中第16个编程作业的过程,该作业聚焦于KMeans算法的初始步骤,即如何根据质心将样本进行归类。

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

function idx = findClosestCentroids(X, centroids)
%FINDCLOSESTCENTROIDS computes the centroid memberships for every example
%   idx = FINDCLOSESTCENTROIDS (X, centroids) returns the closest centroids
%   in idx for a dataset X where each row is a single example. idx = m x 1 
%   vector of centroid assignments (i.e. each entry in range [1..K])
%

% Set K
K = size(centroids, 1);

% You need to return the following variables correctly.
idx = zeros(size(X,1), 1);

% ====================== YOUR CODE HERE ======================
% Instructions: Go over every example, find its closest centroid, and store
%               the index inside idx at the appropriate location.
%               Concretely, idx(i) should contain the index of the centroid
%               closest to example 
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