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AnYeah

木虫 (小有名气)

[交流] kmeans算法如何该?

常规的kmeans是硬聚类,即一个样本点只能属于一个聚类。如果希望,当样本点与若干聚类中心的距离相等时,该样本点都同时判给这若干个聚类。比如说,样本A到聚类中心C1、C2的距离相等,则A的类别标号为1和2。
这样的代码怎么写?
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AnYeah

木虫 (小有名气)

引用回帖:
7楼: Originally posted by 半个王子 at 2016-08-24 23:01:50
https://github.com/search?utf8=✓&q=k-means...

谢谢!我已经按照wake_up的方法实现了。确实是,有多个类别的点几乎没有;如果给的阈值比较大,会出现一些。
9楼2016-08-25 10:01:27
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antilazy

新虫 (小有名气)

★ ★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
AnYeah: 金币+1 2016-08-23 09:23:28
你这个有点像多标签问题

发自小木虫Android客户端
2楼2016-08-03 23:21:10
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半个王子

木虫 (正式写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
百度,或者github 上找,很多的。
3楼2016-08-04 23:17:59
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wake_up

木虫 (著名写手)

★ ★ ★ ★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
AnYeah: 金币+3 2016-08-23 09:23:10
具体看楼主怎么用了。有个简单的方法。你不是已经聚类得到各个中心'值了么?然后你把所有样本点到各个中心的距离都算一遍,就能找出这些点。不会太多,你要设个阈值,因为严格相等的点太少了。

发自小木虫Android客户端
扫地扫地扫心地,心地不扫空扫地,人人都把心地扫,世上无处不净地.
4楼2016-08-05 00:59:47
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