算法 - k-means++

标签：概率   重复   k-means   strong   初始   随机   nbsp   一个   选择   

Kmeans++算法

Kmeans++算法，主要可以解决初始中心的选择问题，不可解决k的个数。

Kmeans++主要思想是选择的初始聚类中心要尽量的远。

做法：

1.    在输入的数据点中随机选一个作为第一个聚类中心。

2.    对于所有数据点，计算它与最近的聚类中心的距离D(x)

3.    重新选择一个数据点作为聚类中心，选择原则：D(x)较大的点被选为聚类中心的概率较大。

4.    重复2-3直到选出k个聚类中心。

5.    运行Kmeans算法。

算法 - k-means++

标签：概率   重复   k-means   strong   初始   随机   nbsp   一个   选择   

原文地址：https://www.cnblogs.com/ZeroMZ/p/11827690.html