各种距离:

机器学习第十二课(距离,K-means,聚类衡量指标)

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K-MEANS


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Kmeans算法的缺陷

  • 聚类中心的个数K 需要事先给定,但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的,很多时候,事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适
  • Kmeans需要人为地确定初始聚类中心,不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。(可以使用Kmeans++算法来解决)

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聚类的衡量指标:


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