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

  1. 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)

  2. [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( ...

  3. 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, ...

  4. 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:

  5. 吴恩达机器学习笔记50-主成分分析算法(PCA Algorithm)

    PCA 减少

  6. [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 ...

  7. [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 ...

  8. [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 ...

  9. [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

  1. CentOS7 查看显卡信息

    A卡: [root@t1 ~]# lspci | grep -i vga 00:02.0 VGA compatible controller: Cirrus Logic GD 5446 N卡: [ro ...

  2. 阿里云服务器配置phpstudy实现域名访问【图文教程】

    首先,运行phpStudy,确保Apache和MySql启动,绿色代表正常启动状态. 然后配置站点域名,打开phpStudy的站点域名管理,1.设置域名(你有的域名,最后需要域名解析):2.设置文件的 ...

  3. C语言编写程序计算圆上的点的坐标

    Problem Description There is a cycle with its center on the origin. Now give you a point on the cycl ...

  4. shell脚本实现svn目录同步和提交

    #/bin/bash set -x #提交变更rpm到svn function commit_to_svn() { target_svn_dir=$1 #新增rpm至svn命令 add_to_svn= ...

  5. Flip String to Monotone Increasing LT926

    A string of '0's and '1's is monotone increasing if it consists of some number of '0's (possibly 0), ...

  6. oracle 12c centos 7 安装配置

    1,安装centos 7 安装 宿主机配置信息: 内存:8G 系统盘:30G swap分区:30G (笑了oracle安装自检不过) /u01(50G) :oracle安装目录 /u02(50G): ...

  7. Beta冲刺吐槽&&获小黄衫心得

    引 个人感觉本次Beta冲刺最大的槽点还是--反向延长 "冲刺周期" 做的不一样很容易,做的更好才是非常困难的 遗留的问题 经历了Alpha冲刺,组内大多数同学也大都对实践感到些许 ...

  8. adb安装apk

    1.    安装配置 1.1安装包 下载adb.zip,解压至本机 1.2环境配置 将adb安装路径加入path中 2.    安装apk 使用数据线将Android手机与电脑连接,打开手机usb调试 ...

  9. flink引出的kafka不同版本的兼容性

    参考: 官网协议介绍:http://kafka.apache.org/protocol.html#The_Messages_Fetch kafka协议兼容性  http://www.cnblogs.c ...

  10. ehcache缓存使用

    CacheUtils.java //工具类 保存cache缓存: CacheUtils.put(CacheUtils.SIGN_CACHE, childid + "_" + mNu ...