1樓：匿名使用者
其實我猜你想問的是怎麼改進k-means演算法，可以擺脫手工指定k值。實質上通過算距離達到聚類的演算法是必須要手工指定一個值的，也就是說需要一個參照。
不需要制定聚類個數的聚類演算法，例如：dbscan
2樓：匿名使用者
一,k-means聚類演算法原理
k-means 演算法接受引數 k
；然後將事先輸入的n個資料物件劃分為
k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的物件相似度較高；而不同聚類中的物件相似度較小.聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得一個「中心對
象」（引力中心）來進行計算的.
k-means演算法是最為經典的基於劃分的聚類方法,是十大經典資料探勘演算法之一.k-means演算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類,對最靠近他們的物件歸類.
通過迭代的方法,逐次更新各聚類中心的值,直至得到最好的聚類結果.
假設要把樣本集分為c個類別,演算法描述如下：
（1）適當選擇c個類的初始中心；
（2）在第k次迭代中,對任意一個樣本,求其到c箇中心的距離,將該樣本歸到距離最短的中心所在的類；
（3）利用均值等方法更新該類的中心值；
（4）對於所有的c個聚類中心,如果利用（2）（3）的迭代法更新後,值保持不變,則迭代結束,否則繼續迭代.
該演算法的最大優勢在於簡潔和快速.演算法的關鍵在於初始中心的選擇和距離公式.
3樓：匿名使用者
需要的from sklearn.cluster import kmeans
est = kmeans(n_clusters=10)
clusters = est.fit(digits.data)
標籤傳播演算法是一種分類演算法，還是聚類演算法
在聚類分析中,k 均值聚類演算法 k meansalgorithm 是無監督分類中的一種基本方法,其也稱為c 均值演算法,其基本思想是 通過迭代的方法,逐次更新各聚類中心的值,直至得到最好的聚類結果.x0d假設要把樣本集分為c個類別,演算法如下 x0d 1 適當選擇c個類的初始中心 x0d 2 在第...
ecc加密演算法一定要用到大數庫嗎
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