k均值有用到EM的思想吗？
1个回答
它们还是不大一样的，EM的意思是Expectation Maximization。
EM的每一次迭代需要计算概率，从而得到期望(E)，然后根据目标来迭代更新模型中的参数，使得似然函数变大(M)。
KMeans是硬聚类，其中没有概率和期望的问题，是通过迭代来减少簇内点和中心点的距离平方和。
SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经
xiaosu
2019-08-20 14:28
相关主题
HDBSCAN和DBSCAN这两种聚类方法有什么区别？
0回答
一维的数据可以做聚类吗？
3回答
软聚类，硬聚类？
1回答
谱聚类中的相似矩阵是怎么定义的？
1回答
聚类问题可以用stacking model的方法吗？
2回答
我们谢绝在回答前讲“生动”的故事。
我们谢绝“这么简单，你自己想”、“书上有的，你认真看”这类的回答；如果你认为对方的提问方式或者内容不妥，你可以直接忽略该问题，不用进行任何作答，甚至可以对该问题投反对票。
我们谢绝答非所问。
我们谢绝自己不会、硬要回答。
我们感激每一个用户在编写答案时的努力与付出！