1.K-means算法具体介绍参考:Kmeans算法简介k-means聚类的算法运行过程：（1）选择k个初始聚类中心 （2）计算每个对象与这k个中心各自的距离，按照最小距离原则分配到最邻近聚类 （3）使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心 （4）重复步骤（2）和（3）直到聚类中心不再变化 （5）结束，得到k个聚类2.算法实现2.1数据加载函数封装# STEP1:加载数据集，获取所有box的...
机器学习——几种距离度量方法1. 欧氏距离(Euclidean Distance)欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个...
Kmeans算法简介算法介绍人的“物以类聚”新生入学后根据各自的喜好加入对应的社团。数据的“物以类聚”如果把人类比机器学习中的数据，那么聚类就很好理解了每当这个类别中有了新的数据加入的时候，我们要做的就是更新这个类别的中心位置，以方便这个新样本去适应这个类别，这便是kmeans算法的主要逻辑了。如何定义相似用两个点的距离：如欧式距离引入cluster的相关概念Kmean聚类实例处理步骤：随机...
