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k-均值聚类算法预测值
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<p>我在搞机器学习,我用Python编写了一个K-Means算法实现。它获取二维数据并将它们组织成集群。每个数据点还具有0或1的类值。</p> <p>令我困惑的是,我如何用它来预测另一组没有0或1的二维数据的一些值,而这些数据是未知的。对于每个集群,我是否应该将其内的点平均为0或1,如果某个未知点最接近该集群,则该未知点采用平均值?还是有更聪明的方法?</p> <p>干杯!</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>如果您正在考虑根据最近的簇内的平均值分配一个值,那么您正在讨论某种形式的“软解码器”,它不仅估计坐标的正确值,而且估计您对估计值的信心级别。另一种选择是“硬解码器”,其中只有0和1的值是合法的(出现在训练数据集中),新的坐标将得到最近的簇内值的中值。我的猜测是,您应该始终只为每个坐标分配已知的有效类值(0或1),而平均类值不是有效的方法。</p>
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