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该算法可以被看作是一个贪心算法用于划分n个样本为k个簇,从而减低anobjective功能,它可以被取作平方距离的聚类中心的总和,误差平方和(SSE)的总和。我们计算每个数据点的误差(即,其距离为最接近的质心),然后再计算的平方误差的总和。

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该算法可以被看作是一个贪婪算法n个采样的分区到K群集,以便尽量减少anobjective函数可以被视为平方距离之和的群集中心,总和的平方根的错误[SSE]。 我们计算的错误,每个数据点[即其距离为最接近中心],然后计算总和的平方根的错误。

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该算法可以视为 n 样本分成 k 集群,以尽量减少 anobjective 函数,它可以作为总和的聚类中心,平方 error(SSE) 的总和的平方距离采取的贪心算法。我们计算每个数据点 (即,其距离到最接近的质心) 的错误,然后计算的平方误差的总和。

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算法可以被观看作为分成的n样品一种贪婪的算法入k群以便使anobjective作用,减到最小可以被采取作为被摆正的距离的总和到群中心,被摆正的错误(SSE)的总和。我们计算每个数据点(即,它的距离错误到最接近的矩心),然后计算被摆正的错误的总额。

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算法可以被观看作为一种贪婪的算法为分成n样品入k群以便使anobjective作用,减到最小可以被采取作为被摆正的距离的总和到群中心,被摆正的错误SSE的总和()。 我们计算每个数据点错误 (即,它的距离到最接近的矩心),然后计算被摆正的错误的总和。
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