4.无监督学习--K-means聚类
K-means方法及其应用 1.K-means聚类算法简介： k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。主要处理过程包括： 1.随机选择k个点作为初始的聚类中心。 2.对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇。 3.对每个簇 ...
原文：[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，这样的方法我们成为无监督学习 Unsupervised learning 。 在无标签的数据集中进行分类的方法成为聚 ...
2018-09-01 21:18 0 1086 推荐指数：
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