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 ...
原文：机器学习之聚类
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： 外部指标： 将性能结果C Ci,i ...k ,与参考模型结果C C i, i ..s 进行对比 其中参考模型一般 ...
2018-05-06 12:16 0 890 推荐指数：
相关推荐
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 ...
机器学习--聚类系列--层次聚类
层次聚类 层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，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 ...
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 ...
机器学习——层次聚类算法
层次聚类方法（我们做算法的用的很少）对给定的数据集进行层次的分解或者合并，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法: ●凝聚的层次聚类: AGNES算法(AGglomerative NESting)==>采用自底向.上的策略。最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇 ...
【机器学习】---密度聚类从初识到应用
一.前述 密度聚类是一种能降噪的算法。很多时候用在聚类形状不规则的情况下。 二.相关概念 先看些抽象的概念（官方定义）： 1.：对象O的是与O为中心，为半径的空间，参数，是用户指定每个对象的领域半径值。 2.MinPts（领域密度阀值）：对象的的对象数量。 3.核心对象：如果对象O ...
8.机器学习之聚类算法
分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类，分类算法属于一种有监督的学习。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分，其主要涉及分类规则 ...
机器学习-文本聚类实例-kmeans
机器学习-文本聚类实例-kmeans ...