首页 > 代码库 > Random Initialization for K-Means

Random Initialization for K-Means

  K-Means的中心初始化惯用方式是随机初始化。也就是说:从training set中随机挑选出K个

作为中心,再进行下一步的K-Means算法。

  这个方法很容易导致收敛到局部最优解,当簇个个数(K)较小(2<K<10)时,我们可以重复

多次K-Means,记录下他们的每个的cost function的值(如下图),其中cost function最小的便是

最优聚类结果了。

      

Random Initialization for K-Means