机器学习算法总结(五)——聚类算法（K-means，密度聚类，层次聚类）
本文介绍无监督学习算法，无监督学习是在样本的标签未知的情况下，根据样本的内在规律对样本进行分类，常见的无监督学习就是聚类算法。 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏，通过优化损失函数来改善模型。而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢？聚类算法模型的性能度量大致有两类 ...
原文：机器学习（十）—聚类算法（KNN、Kmeans、密度聚类、层次聚类）
聚类算法 任务：将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集，对特征空间的一种划分。 性能度量：类内相似度高，类间相似度低。两大类： .有参考标签，外部指标 .无参照，内部指标。 距离计算：非负性，同一性 与自身距离为 ，对称性，直递性 三角不等式 。包括欧式距离 二范数 ，曼哈顿距离 一范数 等等。 KNN k近邻 KNN 是一种基本分类与回归方法。 其思路如下：给一个训练数据集和一个新的实例， ...
2018-05-16 17:10 0 1665 推荐指数：
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