5.无监督学习-DBSCAN聚类算法及应用
DBSCAN方法及应用 1.DBSCAN密度聚类简介 DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法： 1.聚类的时候不需要预先指定簇的个数 2.最终的簇的个数不确定DBSCAN算法将数据点分为三类： 1.核心点：在半径Eps内含有超过MinPts数目的点。 2.边界点：在半径 ...
原文：0A04 无监督学习:聚类(2) 近邻算法(Affinity Propagation)
AP算法,具有结果稳定可重现 训练前不用制定K means中K值,但是算法的时间复杂度比K means高 AP 的中心点是样本中的某一个点,而K means不是. import numpy as npfrom sklearn.cluster import AffinityPropagation 引入AP算法聚类 X np.array , , , , . , , . , , , , . , , . ...
2019-06-21 21:46 0 482 推荐指数：
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无监督学习（unsupervised learning）介绍 聚类（Clustering） 回顾之前的有监督学习，根据给出的数据集（已经做出标记labels）\({(x^{(1)},y^{(1)}),(x^{(2)},y^{(2)}),...,(x^{(m)},y^{(m)})}\)，学习 ...
无监督学习算法
本文首发自公众号：RAIS，点击直接关注。 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。 无监督学习算法 就是无监督的一种学习方法，太抽象，有一种定义（这种定义其实不够准确，无监督和监督之间界限模糊）是说如果训练集有标签 ...
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