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 ...
原文：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： K 均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据。 K 中心 ...
2019-06-26 11:08 0 469 推荐指数：
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代码 1.自创数据集进行聚类 相关系数 皮尔逊相关系数 斯皮尔曼相关系数 PCA代码 example-探究用户对物品类别的喜好细分降维 相关数据集联系邮箱yawei_sia@yeah.net获取 特殊知识点 ...