原文:机器学习算法原理解析 - 聚类

.Kmeans聚类算法原理 . 概述 K means算法时集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。采用距离作为相似度的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 . 算法图示 假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。 从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster,其中两个紧凑一些,剩下那个松 ...

2018-08-27 19:50 3 807 推荐指数:

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机器学习算法原理解析 - 回归

1.线性回归 简述: 在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称 ...

Tue Oct 09 06:32:00 CST 2018 0 1357
机器学习算法原理解析 - 集成

1. 集成学习(Ensemble learning) 基本思想:让机器学习效果更好,如果单个分类器表现的很好,那么为什么不适用多个分类器呢? 通过集成学习可以提高整体的泛化能力,但是这种提高是有条件的: (1)分类器之间应该有差异性; (2)每个分类器的精度必须大于0.5 ...

Fri Nov 09 09:44:00 CST 2018 0 740
机器学习算法原理解析 - 分类

机器学习算法。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由你的邻居来推断你的类型。 本质上 ...

Sat Aug 25 01:42:00 CST 2018 0 14220
机器学习:推荐系统算法原理解析

0、序言 最近因为PAC平台自动化的需求,开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题,对于算法大神们来说是这样的: 而对于刚接触这个领域的我来说,是这样的: 在深坑外围徘徊了一周后,我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法,作为初探 ...

Sat Apr 16 04:40:00 CST 2016 0 8689
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】KMeans 聚类算法原理与实现

1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大。 如果用数据表达式表示,假设簇划分为(C1,C2,...Ck),则我们的目标是最小化平方误差E: \[E ...

Tue Oct 19 21:54:00 CST 2021 0 840
机器学习】DBSCAN 密度聚类算法原理与实现

1、概述 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法.和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸 ...

Fri Oct 22 19:11:00 CST 2021 0 932
 
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