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96SEO 2026-02-20 00:50 0
href="https://www.cnblogs.com/ljbguanli/p/19621593"
xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> style="-webkit-tap-highlight-color: 是一种无监督、迭代式的聚类算法： Cₖ，使得同一簇内样本尽可能相似，不同簇间样本尽可能远离。 核心思想： “让簇内‘抱团’，让簇间‘疏远’。 ” 用几何距离衡量相似性，目标函数 class="katex-mathml">J=∑k=1K∑x∈Ck∥x−μk∥2J mtight">1 large-op">∑ 0.0715em">K class="vlist-s"> class=""> 0.0315em">k class="vlist-s"> class=""> large-op">∑ class="vlist-s"> class=""> 0.0315em">k class="vlist-s"> class=""> mtight">2 个簇的质心（centroid） μₖ‖²：样本到所属质心的欧氏距离平方 (WCSS)，即“簇内误差平方和” > 采用坐标下降策略，交替更新两个变量： ∀j} x 示例： punctuation">[torch punctuation">.randperm punctuation">(max_iter punctuation">.cdist punctuation">.argmin class="post-meta-container">d="M5,0
rgba(0,
给定数据集
>id="2__JWCSS_10">2.
J\sum_{k=1}^{K}
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class="mord">
μₖ：第k‖xJSum
J{μ₁,…,μₖ}。id="3__J_23">3.
步骤 固定量 优化量 公式 E步(Assignment) 质心 CₖCₖμₖ‖²
M步(Update) 簇 μₖμₖ(1/Cₖ)
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