qq_43067900的博客

K-Means算法属于聚类算法的一种。聚类算法是根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中。K-Means算法主要步骤可以分为三步： 1.初始化常数k，随机选取k个点作为质心 2.计算样本与每个质心之间的相似度，将样本归类到最相似的质心中。再次计算质心，直到质心不再改变 3.输出最终的质心以及每个类 原始数据集： 实际上，k-means的本质是最小化目标函数，此处目标函数为每个点到其簇质心...

K-Nearest Neighbor 在训练数据中寻找与测试数据最相似的K个数据，再让这K个数据对测试数据进行投票，最后把票数最高的标签作为对测试图片的预测。 1.数据集的处理 下载地址：官网下载地址 对训练集进行的处理： import pickle import numpy as np def down_load(filename): with open(filename,'rb') ...