主成分分析法PCA（无监督学习）
1、PCA是一种常用于减少大数据集维数的降维方法，把大变量集转换为仍包含大变量集中大部分信息的较小变量集。 减少数据集的变量数量，自然是以牺牲精度为代价的，降维的好处是以略低的精度换取简便。因为较小的数据集更易于探索和可视化，并且使机器学习算法更容易和更快地分析数据，而不需处理无关变量 ...
原文：无监督学习-主成分分析和聚类分析
聚类分析 cluster analysis 是将一组研究对象分为相对同质的群组 clusters 的统计分析技术，即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，可用于预测 分类 gt gt ...
2019-08-20 22:16 0 1199 推荐指数：
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coursera机器学习-聚类，降维，主成分分析
#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得； #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要、难理解或容易忘记的内容并做了些补充，并非是课堂详细笔记和要点； #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容，参考文献列于文末。博主能力有限，若有错误，恳请指正； #------------------------------------------------ ...