[聚類]K-means聚類算法

K-means聚類算法 - AnneQiQi的博客 - 博客頻道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/anneqiqi/article/details/65449024

K-means也是聚類算法中最簡(jiǎn)單的一種了凉袱,但是里面包含的思想?yún)s是不一般。最早我使用并實(shí)現(xiàn)這個(gè)算法是在學(xué)習(xí)韓爺爺那本數(shù)據(jù)挖掘的書(shū)中穷娱,那本書(shū)比較注重應(yīng)用绑蔫。看了Andrew Ng的這個(gè)講義后才有些明白K-means后面包含的EM思想泵额。
聚類屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)配深,以往的回歸、樸素貝葉斯嫁盲、SVM等都是有類別標(biāo)簽y的篓叶,也就是說(shuō)樣例中已經(jīng)給出了樣例的分類烈掠。而聚類的樣本中卻沒(méi)有給定y,只有特征x缸托,比如假設(shè)宇宙中的星星可以表示成三維空間中的點(diǎn)集

左敌。聚類的目的是找到每個(gè)樣本x潛在的類別y,并將同類別y的樣本x放在一起俐镐。比如上面的星星虎韵,聚類后結(jié)果是一個(gè)個(gè)星團(tuán)戈抄,星團(tuán)里面的點(diǎn)相互距離比較近,星團(tuán)間的星星距離就比較遠(yuǎn)了。

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