...

1 降维 1.1 定义 降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程 降低随机变量的个数 正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进行学习。如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强，对于算法学习预测会影响较大 1.2 降维 ...

转自http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/6838956 Clustering coefficient的定义有两种；全局的和局部的。 全局的算法基于triplet。triplet分为开放的triplet(open triplet)和封闭 ...

前言 当已知了函数的类型，比如一次函数(需要知道两个点的坐标)、二次函数(需要知道三个点的坐标)、指数函数(需要知道一个点的坐标)、对数函数(需要知道一个点的坐标)、幂函数(需要知道一个点的坐标)等等，我们就可以用待定系数法求解析式了。 其中三角函数中，求正弦型函数 \(f(x)=Asin ...

在实际的聚类应用中，通常使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析，这两种算法都需要输入簇数，为了保证聚类的质量，应该首先确定最佳的簇数，并使用轮廓系数来评估聚类的结果。 一，k-均值法确定最佳的簇数 通常情况下，使用肘方法（elbow）以确定聚类的最佳的簇数，肘方法之所以是有效的，是基于以下 ...

聚类算法的评估 本博客根据 百面机器学习，算法工程师带你去面试 一书总结归纳，公式图片均出自该书. 本博客仅为个人总结学习，非商业用途，侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 数据的聚类依赖于实际需求， 同时也依赖于数据的特征度量以及评估数据相似性的方法 ...

如何评价聚类算法的性能呢？特别是应用在没有类别标注的数据集上。针对不同的数据特点，有以下两种方式: 1、如果被用来评估的数据本身带有正确的类别信息，可以使用ARI（Adjusted Rand Index） ARI指标与分类问题中计算准确性的方法类似，同时也兼顾到了类簇无法和分类一一对应的问题 ...

聚类(Clustering)-----物以类聚，人以群分。 1.Finding groups of objects Objects similar to each other are in the same group Objects are different from those ...