机器学习——层次聚类算法
层次聚类方法（我们做算法的用的很少）对给定的数据集进行层次的分解或者合并，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法: ●凝聚的层次聚类: AGNES算法(AGglomerative NESting)==>采用自底向.上的策略。最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇 ...
原文：机器学习——聚类算法
本文主要讲解的聚类算法有：k均值算法 均值漂移算法 凝聚层次算法 DBSCAN密度聚类算法，还介绍了聚类算法性能指标 轮廓系数。 聚类 cluster 与分类 class 不同，分类是有监督学习模型，聚类属于无监督学习模型。聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下，这种算法都需要计算欧几里得距离。 P x Q x : x x sqrt x x P x ,y Q x ,y : sqrt ...
2020-02-29 17:19 0 851 推荐指数：
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