[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：无监督学习——K-均值聚类算法对未标注数据分组
无监督学习 和监督学习不同的是，在无监督学习中数据并没有标签 分类 。无监督学习需要通过算法找到这些数据内在的规律，将他们分类。 如下图中的数据，并没有标签，大概可以看出数据集可以分为三类，它就是一个无监督学习过程。 无监督学习没有训练过程。 聚类算法 该算法将相似的对象轨道同一个簇中，有点像全自动分类。簇内的对象越相似它的分类效果越好。 未接触这个概念可能觉得很高大上，稍微看了一会其实算法的思路 ...
2018-06-24 19:12 0 1748 推荐指数：
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