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k近邻法(KNN)和KMeans算法

k近邻算法(KNN):

三要素:k值的选择,距离的度量和分类决策规则

k近邻法(KNN)和KMeans算法_github

 

KMeans算法,是一种无监督学习聚类方法:

k近邻法(KNN)和KMeans算法_迭代_02

通过上述过程可以看出,和EM算法非常类似。一个简单例子, k=2:

k近邻法(KNN)和KMeans算法_迭代_03

畸变函数(distortion function):

k近邻法(KNN)和KMeans算法_空间复杂度_04

k近邻法(KNN)和KMeans算法_github_05

 时间复杂度:O(tKmn),其中,t为迭代次数,K为簇的数目,m为样本数,n为维数

空间复杂度:O((m+K)n),其中,K为簇的数目,m为样本数,n为维数

黄世宇/Shiyu Huang's Personal Page:​​https://huangshiyu13.github.io/​​



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