K-means算法与EM算法

K-means是一种无监督学习的聚类算法,通过迭代更新聚类中心来实现数据分组。算法在预设类别数量k的情况下,通过不断将样本分配到最近的类中心并更新中心位置直至收敛。虽然保证了收敛性,但对初始中心点的选择敏感,可能导致聚类效果不佳。多次运行可提高有效性。

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K-means是一种无监督学习算法,能够对无标签的数据集进行聚类。

基本思想:

1初始化若干个聚类中心;

2将每个训练数据分配给某个聚类中心,作为该类的一员,依据经常是点的距离

3更新每个聚类中心为该类所有点坐标的平均值

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