【机器学习】K-means聚类算法与EM算法
初始目的 将样本分成K个类，其实说白了就是求一个样本例的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎样评价假定的好不好呢？ 我们使用样本的极大似然估计来度量，这里就是x和y的联合分布P（x,y ...
原文：机器学习六--K-means聚类算法
机器学习六 K means聚类算法 想想常见的分类算法有决策树 Logistic回归 SVM 贝叶斯等。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，想想如果给你 个G这么大的文本，里面已经分好词，这时需要将其按照给定的几十个 ...
2015-10-30 02:03 1 20737 推荐指数：
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