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在Python中實現我自己的K-means算法還是在Python庫中使用預先實現的K均值算法比如Scikit-Learn更好？Python中的K-Means實現
A
回答
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應答，這是更好之前，這裏是算法的快速提醒：
- 「選擇」集羣的數量ķ
- 啓動您的第一重心
- 對於每個點，根據距離函數D
- 當所有點都歸結爲一個集羣，計算重心這成爲其新的重心集羣
- 重複步驟3和步驟4，直到收斂
如前所述，在強調算法取決於各種參數：
- 集羣的數量
- 您最初的重心位置
- 的距離函數來計算任意點和重心
- 之間距離的函數來計算每個新集羣
- 甲收斂度量
- 的重心...
如果以上的對你來說是熟悉的，你想了解每個參數的作用，我會建議在低維數據集上重新實現它。而且，實現的Python庫可能不符合您的特定要求 - 即使它們提供了良好的調整可能性。
如果您的觀點是快速使用它，並可以使用現有的實現 - scikit-learn將是一個不錯的選擇。
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取決於你如何定義「更好」。圖書館版本幾乎肯定會更有效率，但你可以自己學習很多東西。 – River