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什麼演算法?一起來學機器學習!系列 第 18 篇

Day18-K-means Clustering

15th鐵人賽 機器學習 machine learning 學習筆記 k-means clustering
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總的來說就是物以類聚

K-means Clustering

將數據集中的數據點分成不同群組，以便相似的數據點彼此靠近

  1. 選擇K值:

    • 決定要將資料分成幾個群組

  2. 選擇群心:

    • 隨機選擇K個點作為初始的群心，這些點將代表每個群組的中心。

  3. 分配數據點到最近的群心:

    • 將每個資料分配到與其最近的群心，通常使用歐氏距離(Euclidean distance)或其他距離度量來計算

  4. 更新群心:

    • 對於每個群組，計算其所有成員的平均值，將該平均值作為新的群心

  5. 重複步驟3和步驟4:

    • 重複執行步驟3和步驟4，直到群心不再變化或變化很小，或者達到了一定的迭代次數

參考資料


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    Day30-完賽啦！對於這次鐵人賽，我有話要說
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