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小标
2018-11-20
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摘要：本文主要向大家介绍了机器学习入门之K-means clustering (K-均值聚类)，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
本文主要向大家介绍了机器学习入门之K-means clustering (K-均值聚类)，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
问题：K-均值聚类是无监督学习算法
设数据集，其中，。
假设这个数据可以分为类。
把这个问题模型化：
，
其中代表第类的聚点（中心点、均值）。
该模型可以用EM算法进行训练：
初始化，。
E步：固定，最小化，显然
，
其中。
M步：固定，最小化
，，
。
直至收敛。
—————————————————————————————————————————————————————
下面介绍一款机器学习软件,便于理解各种机器学习算法，下载完后，解压。
第一步：
双击，进入图形界面。
第二步：在空白处，首先左击几次
然后，右击几次
数据集准备好之后，就开始选择算法，点击菜单栏
中的
比如，我们用欧几里得距离，选择2个分类，然后点击“Cluster”按钮，看结果就可以了，
。
—————————————————————————————————————————————————————
对于K-means算法的实现：
JAVA中Weka，OpenCV，Python中的Scikit-Learn等。
本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道！
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