<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[RSS Feed]]></title><description><![CDATA[RSS Feed]]></description><link>http://direct.ecency.com</link><image><url>http://direct.ecency.com/logo512.png</url><title>RSS Feed</title><link>http://direct.ecency.com</link></image><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sat, 18 Apr 2026 06:57:09 GMT</lastBuildDate><atom:link href="http://direct.ecency.com/created/k-means/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[Scikit-learn 에 의한 k-means++ clustering 비지도학습]]></title><description><![CDATA[고전적인 K-means 기법에 의해서 int=’random’ 조건을 사용하면서 클러스터링 수의 초기 값을 잘못 줄 경우 예기치 않은 결과가 얻어질 수 있는 사례이다. 앞서의 중심이 3개인 클러스터링 예제에서 클러스터링 수를 1과 2로 계산한 결과를 관찰해 보자. 클러스터의 중심을 1 즉 하나로 두면 전체의 중심이 포착되며 2일 때에는 하나는 제대로 중심을 찾았으나]]></description><link>http://direct.ecency.com/kr/@codingart/scikit-learn-k-means-clustering</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/kr/@codingart/scikit-learn-k-means-clustering</guid><category><![CDATA[kr]]></category><dc:creator><![CDATA[codingart]]></dc:creator><pubDate>Fri, 03 Jan 2020 11:46:57 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/HNWT6DgoBc14riaEeLCzGYopkqYBKxpGKqfNWfgr368M9WqXcHEVdBa35yjqtTsQ3eaWLKQVDQR5GABRx7BWEqwH3zvEYtMikyUhkuowGr5MgNWtTQQCgLnATBc?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[AI学习笔记——无监督学习（Unsupervised Learning）K聚类（K-means）]]></title><description><![CDATA[上一篇文章介绍了无监督学习中的几个重要的术语，后面的文章继续介绍无监督学习中的几个经典算法。 K聚类（K-Means） K聚类跟之前介绍的最近邻居法（K nearest Neighbours (KNN))非常相似。区别是最近邻居法的数据是已经标记过的并且K是指选择邻居的数量，而K聚类的数据是没有标记过的，K是指类的数量（就是有多少个类）。 算法也很简单，直接上动图 如上图，当K=3]]></description><link>http://direct.ecency.com/cn/@hongtao/ai-unsupervised-learning-k-k-means</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/cn/@hongtao/ai-unsupervised-learning-k-k-means</guid><category><![CDATA[cn]]></category><dc:creator><![CDATA[hongtao]]></dc:creator><pubDate>Wed, 31 Jan 2018 16:53:21 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/EEEoA8oLaAxvDZG9qYrsSvDqYeABF1GqkXYm2Ven8XBSbyDY8BKNNzQ6U5iUaMnC2w1sWa8KFq2LRuhrU5qhDPoUcQhombDir7pUwni1HAzMDQPdgD1wbsqYnP1PUszmaqKVdHxm6Zh4eFrJoEB6M?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item></channel></rss>