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       本篇文章是博主在人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在AI学习笔记：      AI学习笔记（8）---《聚类算法（2）---ISODATA算

 

K-means聚类是一种非常流行的聚类算法，它的目标是将n个样本划分到k个簇中，使得每个样本属于与其最近的均值（即簇中心）对应的簇，从而使得簇内的方差最小化。K-means聚类算法简单、易于实现，并且在许多应用中都非常有效。K-means算法的基本步骤：选择初始中心：随机选择k个样本点作为初始

1.聚类给定样本集\(D=\{\bm{x}_1,\bm{x}_2,...,\bm{x}_n\}\)，\(\bm{x}_i\in\mathbb{R}^d\)。通过聚类将\(n\)个样本划分为\(k\)个簇划分\(\mathcalC=\{C_1,C_2,...,C_k\}\)，使得：\[C_i\capC_j=\emptyset,\\foralli\not=j\且\\

我们前面四次教程，已经完成单细胞数据的预处理了，包括质控，归一化，高可变基因筛选，降维。现在，我们就要开始单细胞测序的正式分析了，细胞类型注释等，在开始介绍细胞类型注释前，我们先来了解一下聚类。对于生物学家而言，聚类一词可能有点晦涩，因为这个词是机器学习领域里的概念。所以本章将详

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最近在利用python跟着参考书进行机器学习相关实践，相关案例用到了ward算法，但是我理论部分用的是周志华老师的《西瓜书》，书上没有写关于ward的相关介绍，所以自己网上查了一堆资料，都很难说清楚ward算法，幸好最后在何晓群老师的《多元统计分析》这本书找到了比较清晰的说法，所以总结出

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