k-均值聚类算法

Mysticbinary1 年前
机器学习·uml·k-均值聚类算法
k-均值聚类算法 Primaryk-均值聚类算法（英文：k-means clustering）定义： k-均值聚类算法的目的是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。