K-Means的中心初始化惯用方式是随机初始化。也就是说:从training set中随机挑选出K个

作为中心,再进行下一步的K-Means算法。

  这个方法很容易导致收敛到局部最优解,当簇个个数(K)较小(2<K<10)时,我们可以重复

多次K-Means,记录下他们的每个的cost function的值(如下图),其中cost function最小的便是

最优聚类结果了。

      

Random Initialization for K-Means的更多相关文章

  1. K-means: 多次random initialization来避免bad局部最优

    K-means algorithm initialize K-means算法中有一步为随机初始化cluster centroids,这步如何进行,我们将介绍一种运行比较好的方法,这种方法比其它初始化的 ...

  2. 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

  3. KNN 与 K - Means 算法比较

    KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过 ...

  4. Why Random Initialization in Neural Network?

  5. 软件——机器学习与Python,聚类,K——means

    K-means是一种聚类算法: 这里运用k-means进行31个城市的分类 城市的数据保存在city.txt文件中,内容如下: BJ,2959.19,730.79,749.41,513.34,467. ...

  6. 神经网络(13)--具体实现:random initialization

    Θ应初始化为什么值 当我们是用logistic regression算法时,将θ初始化为0是可以的:但是如果在神经网络里面,将θ初始化为0是不可行的 若将Θ初始化为0的后果-the problem o ...

  7. Coursera Deep Learning 2 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization - week1, Assignment(Initialization)

    声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Initialization Welcome to the first assignment of "Improving D ...

  8. 笔记-python-standard library-9.6 random

    笔记-python-standard library-9.6 random 1.      random source code:Lib/random.py 1.1.    functions for ...

  9. python random模块

    random.random() 返回[0,1)之间的浮点数 random.randrange(stop)  /  random.randrange(start,stop[,step]) 返回[0,st ...

随机推荐

  1. Android单元测试之google官例CalculatorTest

    执行测试用例类CalculatorTest     设置genymotion可见: Android Studio界面中,依次单击菜单项 View >Toolbar.即可见改工具按钮. 启动gen ...

  2. python 教程之Django(二)

    官网: https://www.djangoproject.com/download/ 1.简单方法: A.pip 命令安装方法 pip install Django 打开dos命令窗口 输入命令回车 ...

  3. win10上使用自带的Hyper-V安装虚拟机

    Hyper-V管理器,新建虚拟机,安装了.iso系统,但启动报错,电脑上联想G40-70,都说在bios设置的security里开启硬件虚拟化选项,可我security里没有虚拟化相关选项, 后来在 ...

  4. Spring整合Hibernate实现Spring Data JPA (简单使用)

    直接上代码: pom.xml <!-- hibernate start --> <!-- spring data jpa --> <dependency> < ...

  5. 读取web.xml中设置的参数

    以获取Filer元素里设置的参数为例 先在web.xml文件中配置如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> ...

  6. TCP超时与重传机制与拥塞避免

    TCP超时与重传机制 TCP协议是一种面向连接的可靠的传输层协议,它保证了数据的可靠传输,对于一些出错,超时丢包等问题TCP设计的超时与重传机制. 基本原理:在发送一个数据之后,就开启一个定时器,若是 ...

  7. js 两个页面的传值 可以用父页面 子页面做

    js  两个页面的传值  可以用父页面 子页面做 比如弹窗  将值传到子页面的时候  用get超长

  8. Java多线程和并发(八),synchronized底层原理

    目录 1.对象头(Mark Word) 2.对象自带的锁(Monitor) 3.自旋锁和自适应自旋锁 4.偏向锁 5.轻量级锁 6.偏向锁,轻量级锁,重量级锁联系 八.synchronized底层原理 ...

  9. “不是一个有效的Win32应用程序”

    造冰箱的大熊猫@cnblogs 2018/10/23 今天在Windows计算机上安装一个应用程序时遇到“不是一个有效的Win32应用程序”错误.原以为是应用程序与操作系统版本兼容问题,或者是应用程序 ...

  10. (LeetCode)1114. 按序打印

    题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/print-in-order/ 我们提供了一个类: public class Foo {  public void one( ...