吴恩达机器学习笔记:第 8 周-13 聚类(Clustering)13.3-13.5

目录

  • [第 8 周 13、 聚类(Clustering)](#第 8 周 13、 聚类(Clustering))
    • [13.3 优化目标](#13.3 优化目标)

第 8 周 13、 聚类(Clustering)

13.3 优化目标

K-均值最小化问题,是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和,因此 K-均值的代价函数(又称畸变函数 Distortion function)为:
J ( c ( 1 ) , . . . , c ( m ) , u 1 , . . . , u k ) = 1 m ∑ i = 1 m ∣ ∣ X ( i ) − u c ( i ) ∣ ∣ 2 J(c^{(1)},...,c^{(m)},u_1,...,u_k) =\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m{||X^{(i)} - u_c^{(i)}||^2} J(c(1),...,c(m),u1,...,uk)=m1i=1∑m∣∣X(i)−uc(i)∣∣2

其中 u c ( i ) u_c^{(i)} uc(i)代表与 x ( i ) x^{(i)} x(i)最近的聚类中心点。 我们的的优化目标便是找出使得代价函数最小的 c ( 1 ) , c ( 2 ) , . . . , c ( m ) c^{(1)},c^{(2)},...,c^{(m)} c(1),c(2),...,c(m)和 u 1 , u 2 , . . . , u k u_1,u_2,...,u_k u1,u2,...,uk:

回顾刚才给出的: K-均值迭代算法,我们知道,第一个循环是用于减小 c ( i ) c^{(i)} c(i)引起的代价,而第二个循环则是用于减小 u i u_i ui引起的代价。迭代的过程一定会是每一次迭代都在减小代价函数,不然便是出现了错误。

相关推荐
时间之城15 分钟前
笔记:记一次使用EasyExcel重写convertToExcelData方法无法读取@ExcelDictFormat注解的问题(已解决)
java·spring boot·笔记·spring·excel
灏瀚星空24 分钟前
用Obsidian四个插件打造小说故事关联管理系统:从模板到图谱的全流程实践
经验分享·笔记·开源
一只可爱的小猴子38 分钟前
2022李宏毅老师机器学习课程笔记
人工智能·笔记·机器学习
孞㐑¥1 小时前
C++11介绍
开发语言·c++·经验分享·笔记
使一颗心免于哀伤1 小时前
《重构》笔记摘录 - 9.处理继承关系
笔记
爱研究的小陈1 小时前
Day 4:机器学习初探——从监督学习到无监督学习
机器学习
再睡一夏就好1 小时前
Linux常见工具如yum、vim、gcc、gdb的基本使用,以及编译过程和动静态链接的区别
linux·服务器·c语言·c++·笔记
俺的图图呢?2 小时前
Django笔记——CSRF
笔记·django·csrf
BB_CC_DD2 小时前
四. 以Annoy算法建树的方式聚类清洗图像数据集,一次建树,无限次聚类搜索,提升聚类搜索效率。(附完整代码)
深度学习·算法·聚类
我的golang之路果然有问题2 小时前
快速了解redis,个人笔记
数据库·经验分享·redis·笔记·学习·缓存·内存