题目
K均值聚类的基本过程是什么
提问时间：2021-04-08
答案
假设你有n个样本,想聚成k类.
从n个样本中随机抽取k个,作为最初的类中心.
计算每个样本,到这k个中心的距离,离谁近就归为哪一类.
这样就得到了k类,对新的每一类计算类中心,计算方法就是此类中包含的所有样本的均值.
计算每个样本到k个新的类中心的距离,离谁近就归为哪一类.
重复以上两步,即计算新的类中心,每个样本重新归类.知道分类没有变化了为止.
以上就是k-means聚类的基本原理,基于以上原理,后来又有很多的改进算法,无非就是在初始类中心的选取、距离计算等环节做文章.
举一反三
已知函数f（x）=x，g（x）=alnx，a∈R．若曲线y=f（x）与曲线y=g（x）相交，且在交点处有相同的切线，求a的值和该切线方程．
我想写一篇关于奥巴马的演讲的文章,写哪一篇好呢?为什么好
奥巴马演讲不用看稿子.为什么中国领导演讲要看?
想找英语初三上学期的首字母填空练习……
英语翻译
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