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DAY 19
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開源的GIS實作系列 第 19

[day-19] K-means 分類法簡介

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前言

什麼是K-means分類法呢?簡單來說即是將資料點自動分成一群一群的分類法,優點為只要設定好參數,不用給定訓練的樣本即可分類,可以省下人工選定樣本的時間與人工選定樣本的主觀性。

概念

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190924/20112571pVYJSsddsd.jpg
圖片引用自Sklearn

在2維空間散布圖中:
(1) 隨機給定N個分類中心位置(分類數量)
(2) 計算每個點與分類中心位置的距離
(3) 將點歸類為最短距離之類別
(4) 計算每個類別點的質心位置作為新的分類中心位置
(5) 計算新舊中心點距離,若小於某個數值,則終止
(6) 計算迭疊代數,若大於或等於最大疊代次數,則終止
(7) 回到(2)

這樣我們就可以獲得上面的散布圖了。

結語

明天會利用Sklearn實做K-means,開始要再次突破極限啦!!!


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