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：数学模型：3.非监督学习--聚类分析 和K-means聚类
. 聚类分析 聚类分析 cluster analysis 是一组将研究对象分为相对同质的群组 clusters 的统计分析技术 gt gt 将观测对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分，划分后每个群组内部各对象相似度很高，而不同群组之间的对象彼此相异度很高。 回归 分类 聚类的区别 ： 有监督学习 gt gt 回归，分类 无监督学习 gt gt 聚类 回归 gt gt 产生连续结果，可用 ...
2018-09-19 23:07 0 1944 推荐指数：
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