吴恩达机器学习笔记47-K均值算法的优化目标、随机初始化与聚类数量的选择(Optimization Objective & Random Initialization & Choosing the Number of Clusters of K-Means Algorithm)
一、K均值算法的优化目标
K-均值最小化问题,是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和,
因此 K-均值的代价函数(又称畸变函数 Distortion function)为:

其中
吴恩达机器学习笔记47-K均值算法的优化目标、随机初始化与聚类数量的选择(Optimization Objective & Random Initialization & Choosing the Number of Clusters of K-Means Algorithm)的更多相关文章
- 吴恩达机器学习笔记41-支持向量机的优化目标(Optimization Objective of Support Vector Machines)
- [吴恩达机器学习笔记]14降维3-4PCA算法原理
14.降维 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 14.3主成分分析原理Proncipal Component Analysis Problem Formulation 主成分分析( ...
- 吴恩达机器学习笔记58-协同过滤算法(Collaborative Filtering Algorithm)
在之前的基于内容的推荐系统中,对于每一部电影,我们都掌握了可用的特征,使用这些特征训练出了每一个用户的参数.相反地,如果我们拥有用户的参数,我们可以学习得出电影的特征. 但是如果我们既没有用户的参数, ...
- 吴恩达机器学习笔记55-异常检测算法的特征选择(Choosing What Features to Use of Anomaly Detection)
对于异常检测算法,使用特征是至关重要的,下面谈谈如何选择特征: 异常检测假设特征符合高斯分布,如果数据的分布不是高斯分布,异常检测算法也能够工作,但是最好还是将数据转换成高斯分布,例如使用对数函数:
- 吴恩达机器学习笔记50-主成分分析算法(PCA Algorithm)
PCA 减少
- [吴恩达机器学习笔记]13聚类K-means
13.聚类 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 13.1无监督学习简介 从监督学习到无监督学习 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负 ...
- [吴恩达机器学习笔记]14降维5-7重建压缩表示/主成分数量选取/PCA应用误区
14.降维 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 14.5重建压缩表示 Reconstruction from Compressed Representation 使用PCA,可以把 ...
- [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机3SVM大间距分类的数学解释
12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.3 大间距分类背后的数学原理- Mathematic ...
- [吴恩达机器学习笔记]11机器学习系统设计3-4/查全率/查准率/F1分数
11. 机器学习系统的设计 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 11.3 偏斜类的误差度量 Error Metr ...
随机推荐
- LINUX中printf与echo的区别
(1)首先echo是回显,即代表回车显示,是自带换行的:而printf只是打印出来,没有换行(2)echo只是回显没有变量替换功能:printf是有的举例:假如我们定义好变量a='hello worl ...
- 【aardio】回车换行符
回车换行符 在计算机还没有出现之前,有一种叫做电传打字机(Teletype Model 33)的玩意,每秒钟可以打10个字符.但是它有一个问题,就是打完一行换行的时候,要用去0.2秒,正好可以打两个字 ...
- node.js 使用NAPI写C++插件,(部分转帖)
原文:https://www.cnblogs.com/chyingp/p/nodejs-learning-napi.html 可能是版本问题,我用node v10.6.0 遇到了问题 不过解决了. 一 ...
- OO课程第三次总结QWQ
调研,然后总结介绍规格化设计的大致发展历史和为什么得到了人们的重视 emmm为这个问题翻遍百度谷歌知乎也没有得到答案,那我就把自己认为最重要的两点简要说明一下吧,欢迎大家补充~ 1.便于完成代码的重用 ...
- IIS配置支持跨域请求
对于初次在IIS部署网站的同学,很容易忽略或不知道如何配置使其网站支持跨域请求,这里介绍一个最基础的方式,配置HTTP响应标头. 在IIS上选择HTTP响应标头,选择添加自定义响应标头,通常我们会添加 ...
- 高斯混合模型(GMM) - 混合高斯回归(GMR)
http://www.zhihuishi.com/source/2073.html 高斯模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲 ...
- numpy.convolve函数用法
函数numpy.convolve(a, v, mode=‘full’),这是numpy函数中的卷积函数库 参数: a:(N,)输入的一维数组 b:(M,)输入的第二个一维数组 mode:{‘full’ ...
- scrum与第一次teamwork
一.关于Scrum Scrum是什么?是迭代式增量软件开发过程,通常用于敏捷软件开发,Scrum是一种偏重于过程的敏捷开发的具体方式.Scrum的英文意思是橄榄球运动的一个专业术语,表示“争球”的动作 ...
- Visual Studio学习记录
1,一些快捷键记录 1,折叠 ctrl+M+A: 折叠所有代码[官方名:折叠所有大纲提示] ctrl + M + O:折叠全部代码[官方:折叠到定义],但是这个貌似只能折叠代码,xml之类的无效.m+ ...
- s6-8 TCP 拥塞控制
TCP 拥塞控制 虽然网络层也试图管理拥塞,但是,大多数繁重的任务是由TCP来完成的,因为针对拥塞的真正解决方案是减慢数据率 分组守恒:当有一个老的分组离开之后才允许新的分组注入网络 TC ...