[机器学习][K-Means] 无监督学习之K均值聚类
有监督学习虽然高效、应用范围广，但最大的问题就是需要大量的有标签的数据集，但现实生活中我们遇到的大量数据都是没有明确标签的，而且对于庞大的数据集进行标注工作本身也是一项费时费力的工作模式，所以我们希望找到一种方法能自动的挖掘数据集中各变量的关系，然后"总结"出一些规律和特征进行分类，这样的方法 ...
原文：非监督学习方法---k均值聚类（k-means）
简介：聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介绍聚类的基础 距离与相异度，然后介绍一种常见的聚类算法 k均值和k中心点聚类。 一：相异度计算： 在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：如何定量计算两个可比较元素间的相异度。用通俗的话说，相异度就是两个东西差别有多大，例如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度，这是能我们直观感受到的。但是，计算机没 ...
2015-11-10 11:10 0 3036 推荐指数：
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