简介：聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度，然后介绍一种常见的聚类算法——k均值和k中心点聚类。 一：相异度计算： 在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：如何定量计算两个可比较元素间的相异度。用通俗的话说，相异度 ...

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 ...

。 *** 回归、分类、聚类的区别 ： 　　有监督学习 --->> 回归，分类 / 无监 ...

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 ...

以下是摘抄自知乎上对监督学习与非监督学习的总结，觉得写得很形象，于是记下： 这个问题可以回答得很简单：是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习首 先看什么是学习（learning）？一个成语就可概括：举一反三 ...

在机器学习中，监督学习和非监督学习算法是非常重要的，但是二者应该如何区分开来呢？ 要向对二者进行区分，首先就要对训练的数据进行检查，看一下训练数据中是否有标签，这是二者最根本的区别。监督学习的数据既有特征又有标签，而非监督学习的数据中只有特征而没有标签。 监督学习是通过训练让机器自己找到特征 ...

监督学习：通过人为地输入带有标签的训练数据集，使计算机训练得到一个较为合适的模型，对未知标签的数据进行预测。常见的监督学习算法：回归和分类。 1.回归(Regression)：通常有两个及以上变量，数据一般是连续的，通过训练集变量之间的关系得到一条模拟训练样本的曲线，对未知数据的因变量进行预测 ...

，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好。 从字面意思上看，监督学习和非监督学习：变量 ...