机器学习 | 聚类分析总结 & 实战解析
聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示： 常见的聚类分析算法如下： K-Means ...
原文：机器学习-PCA降维与DBScan聚类分析实战
基本概念： 在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音，影响计算的结果 二是因为无关的特征会加大计算量，耗费时间和资源。所以我们通常会对数据重新变换一下，再跑模型。数据变换的目的不仅仅是降维，还可以消除特征之间的相关性，并发现一些潜在的特征变量。 PCA的目的: PCA是一种在尽可能减少信息损失的情况下找到某种方式 ...
2018-12-27 19:46 0 1382 推荐指数：
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