【Python】【机器学习】K-MEANS算法


欧式距离

曼哈顿距离

余弦相似度

A与B表示向量(x1,y1),(x2,y2)

分子为A与B的点乘,分母为二者各自的L2相乘,即将所有维度值的平方相加后开方。

新质心的计算

分别计算到簇内其他点距离均值最小的点作为质心(对于拥有坐标的簇可以计算每个簇坐标的均值作为质心)

比如一个新簇有3个样本:\[1,4, 2,5, 3,6],得到此簇的新质心=(1+2+3)/3, (4+5+6)/3

相关推荐
lueluelue474 小时前
LeetCode:链表
算法·leetcode·链表
宇宙第一小趴菜4 小时前
二、机器学习的应用领域和发展史
人工智能·机器学习
橘子汽水1687 小时前
Leetcode 23,543合并K个升序链表,二叉树的直径
算法·leetcode·链表
huameinan狮子7 小时前
Adaboost算法原理与计算实例
算法
别怪我很水7 小时前
API中提供了VelocityTracker类用于计算触摸事件MotionEvent的速度,而其内部默认使用的方法就是最小二乘法,本 ...
算法·gitee·最小二乘法
Re.不晚10 小时前
挑战做100道力扣算法- DAY1
算法·leetcode·职场和发展
ShallWeL10 小时前
【机器学习】(31)—— 如何得到 Embedding
人工智能·机器学习·embedding
蓝悦无人机10 小时前
《Planning algorithms》读书笔记——第1章 引言
算法·读书笔记·规划算法·lavalle
世人万千丶10 小时前
鸿蒙Crash高级捕获与异常监控:全局异常兜底/崩溃栈解析/符号表还原/智能聚类/闭环修复
学习·机器学习·华为·数据挖掘·harmonyos·鸿蒙·聚类