原文:【机器学习】确定最佳聚类数目的10种方法

机器学习 确定最佳聚类数目的 种方法 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题,比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数,总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过,看了很多博客,大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行汇总以及代码实现并尽量弄清每个方法的原理。数据集选用比较出名的wine数据集进行分析 因为我们要找一个数据集进行聚类分析,所以不需要第一列的种类标签信息, ...

2017-07-07 19:08 3 31284 推荐指数:

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机器学习中常用的三种方法

机器学习中常用的三种方法 一、总结 一句话总结: a、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN) b、决策树算法:树中的每一个节点表示对象属性的判断条件,其分支表示符合节点条件的对象。树的叶子节点表示对象所属的预测结果。 c、支持向量机(support ...

Sat Jul 11 22:26:00 CST 2020 0 970
机器学习聚类

公式实在不好敲呀,我拍了我笔记上的公式部分。原谅自己小学生的字体(太丑了)。 聚类属于无监督学习方法,典型的无监督学习方法还有密度估计和异常检测。 聚类任务:将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集为一个类。 性能指标(有效性指标):类内相似度高,类间相似度低。 性能度量 ...

Sun May 06 20:16:00 CST 2018 0 890
10传统机器学习算法

1基于CF的推荐算法 1.1算法简介 CF(协同过滤)简单来形容就是利用兴趣相投的原理进行推荐,协同过滤主要分两类,一类是基于物品的协同过滤算法,另一是基于用户的协同过滤算法,这里主要介绍基于物品的协同过滤算法。 给定一批用户,及一批物品,记Vi表示不同用户对物品的评分 ...

Sun Aug 11 17:58:00 CST 2019 0 2996
机器学习-聚类Clustering

简介 前面介绍的线性回归,SVM等模型都是基于数据有标签的监督学习方法,本文介绍的聚类方法是属于无标签的无监督学习方法。其他常见的无监督学习还有密度估计,异常检测等。 聚类就是对大量未知标注的数据集,按照数据的内在相似性将数据集划分为多个类别(在聚类算法中称为簇),使类别内的数据相似度高,二类 ...

Sat Oct 20 22:29:00 CST 2018 0 2482
机器学习——聚类算法

本文主要讲解的聚类算法有:k均值算法、均值漂移算法、凝聚层次算法、DBSCAN密度聚类算法,还介绍了聚类算法性能指标——轮廓系数。   聚类(cluster)与分类(class)不同,分类是有监督学习模型,聚类属于无监督学习模型。聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下,这种算法 ...

Sun Mar 01 01:19:00 CST 2020 0 851
机器学习--聚类系列--层次聚类

层次聚类   层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一,通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中,不同类别的原始数据点是树的最低层,树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。   作为一家 ...

Sat Jul 21 08:52:00 CST 2018 6 16535
机器学习-层次聚类(划分聚类

层次聚类(划分聚类聚类就是对大量未知标注的数据集,按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别,使类别内的数据比较相似,类别之间的数据相似度比较小;属于无监督学习。 算法步骤 1.初始化的k个中心点 2.为每个样本根据距离分配类别 3.更新每个类别的中心点(更新为该类 ...

Tue Jul 23 16:19:00 CST 2019 0 3229
机器学习方法--分类、回归、聚类

原创 2017-07-27 马文辉 MATLAB 作 者 简 介 马文辉,MathWorks中国应用工程师, 南开大学工学博士,在大数据处理与分析领域有多年研究与 ...

Sat Jul 29 07:20:00 CST 2017 0 7563
 
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