K-means分类器实验报告代码全1.docxK-means分类器实验报告代码全1.docxK-means分类器实验报告代码全1.docx
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包含源码、数据集、实验报告
python实现k-means聚类方法和混合高斯模型，可供学习使用
2022-10-16 18:07:32
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C++编写的朴素贝叶斯分类器跟k-means聚类，用于学习机器学习，最好是在Linux上运行，可以运行
2022-10-11 00:00:26
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K-means算法简介
K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。
K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。
核心思想
通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。
k个聚类具
2022-09-30 17:18:47
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