云课堂小编为大家分享关于高考志愿、大学报名入口、成绩查询、志愿填报、高考复习等相关文章，希望能帮助到您！
knn和kmeans的区别1.KNN算法是分类算法，分类算法肯定是需要有学习语料，然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集，将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类
2Kmeans算法是聚类算法，聚类算法与分类算法最大的区别是聚类算法没有学习语料集合。
K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。
Kmeans算法的缺陷聚类中心的个数K 需要事先给定，但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的，很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适
Kmeans需要人为地确定初始聚类中心，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。(可以使用Kmeans++算法来解决)
针对上述第2个缺陷，可以使用Kmeans++算法来解决
K-Means ++ 算法
k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。
从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心
对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)
选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是：D(x)较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大
重复2和3直到k个聚类中心被选出来
利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法
从上面的算法描述上可以看到，算法的关键是第3步，如何将D(x)反映到点被选择的概率上，一种算法如下：
先从我们的数据库随机挑个随机点当“种子点”
对于每个点，我们都计算其和最近的一个“种子点”的距离D(x)并保存在一个数组里，然后把这些距离加起来得到Sum(D(x))。
然后，再取一个随机值，用权重的方式来取计算下一个“种子点”。这个算法的实现是，先取一个能落在Sum(D(x))中的随机值Random，然后用Random-= D(x)，直到其<=0，此时的点就是下一个“种子点”。
重复2和3直到k个聚类中心被选出来
利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法
WWW..e-laoshi.com云课堂专注教育信息，涵盖范文,研究生,考研,本科大学,MBA,高考,成人自考,艺考,中专,技校,职业学校,高职,卫校录取分数,成绩查询,招生简章等信息