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我有一个关于无监督学习的小问题，因为我的老师在任何讲座中都没有使用过这个词。我在阅读教程时得到了这个词。这是否意味着如果值与集群的最后一次迭代中的初始值相同，则称为收敛？例如

      |  c1   |  c2  | cluster
      | (1,0) | (2,1)|
      |-------|------|------------
A(1,0)| ..    |..    |get smallest value
B(0,1)|..     |...   |
c(2,1)|..     |...   |
D(2,1)|..     |....  |

现在在执行 n 次迭代之后，如果 c1 和 c2 中的值相同，即最后 n 次迭代中的 (1,0) 和 (2,1) 并且如果不是 single ，则取 avg ，是否收敛？

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理想情况下，如果最后两次后续迭代中的值相同，则称该算法已收敛。但通常人们使用不太严格的收敛标准，例如，最后两次迭代的值的差异小于特定阈值等。

于 2014-07-14T05:52:24.490 回答
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在 K-means 聚类的情况下，收敛一词意味着算法已经成功完成了 k 个聚类中数据点的聚类或分组。如果质心 (k k-means 中的值）在 2 次迭代中保持相同的位置或点。

于 2022-02-04T11:14:47.547 回答