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← Match Points with Clusters - Intro to Machine Learning

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Showing Revision 9 created 06/20/2016 by Udacity Robot.

  1. Em k-means, você desenha centros do cluster aleatoriamente.
  2. Digamos que nosso palpite inicial seja aqui e aqui.
  3. Obviamente, estes não são os centros do cluster corretos.
  4. Você ainda não terminou.
  5. Mas k-means agora opera em duas etapas.
  6. A primeira é atribuir e a segunda é otimizar.
  7. Vamos falar sobre a atribuição.
  8. Para classes, no número um, quero clicar exatamente
  9. nas de ponto vermelho que você acredita estar mais próximas do centro um que do dois.