4.回歸與聚類算法 4.1 線性回歸 4.1.1 線性回歸的原理 1 線性回歸應用場景 房價預測 銷售額度預測 金融：貸款額度預測、利用線性回歸以及系數分析因子 2 什么是線性回歸 1） 定義與公式 線性回歸(Linear regression)是利用回歸方程（函數 ...

0x01 層次聚類簡介 層次聚類算法(Hierarchical Clustering)將數據集划分為一層一層的clusters，后面一層生成的clusters基於前面一層的結果。層次聚類算法一般分為兩類： Divisive 層次聚類：又稱自頂向下（top-down）的層次聚類，最開始所有 ...

聚類算法評價指標學習筆記 本文列舉常用聚類性能度量指標，並列出相應代碼與參考資料 聚類性能度量大致分兩類，一類將聚類結果與某個“參考模型”（reference model）進行比較，稱為“外部指標”（external index）；另一類是直接考察聚類結果而不利 ...

一、聚類算法簡介 聚類是無監督學習的典型算法，不需要標記結果。試圖探索和發現一定的模式，用於發現共同的群體，按照內在相似性將數據划分為多個類別使得內內相似性大，內間相似性小。有時候作為監督學習中稀疏特征的預處理（類似於降維，變成K類后，假設有6類，則每一行都可以表示為類似於000100 ...

聚類算法有很多，常見的有幾大類：划分聚類、層次聚類、基於密度的聚類。本篇內容包括k-means、層次聚類、DBSCAN 等聚類方法。 k-means 方法 初始k個聚類中心; 計算每個數據點到聚類中心的距離,重新分配每個數據點所屬聚類; 計算新的聚簇集合的平均值作為新 ...

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、簡介 1.聚類算法的應用領域 用戶畫像，廣告推薦，Data Segmentation，搜索引擎的流量推薦，惡意流量識別 基於位置信息的商業推送，新聞聚類，篩選排序 圖像分割，降維，識別 ...

聚類算法 李鑫 2014210820 電子系 1、kmeans算法 1.1Kmeans算法理論基礎 K均值算法能夠使聚類域中所有樣品到聚類中心距離平方和最小。其原理為：先取k個初始聚類中心，計算每個樣品到這k個中心的距離，找出最小距離，把樣品歸入最近的聚類中心，修改中心點 ...

我們之前接觸的所有機器學習算法都有一個共同特點，那就是分類器會接受2個向量：一個是訓練樣本的特征向量X，一個是樣本實際所屬的類型向量Y。由於訓練數據必須指定其真實分類結果，因此這種機器學習統稱為有監督學習。 然而有時候，我們只有訓練樣本的特征，而對其類型一無所知。這種情況，我們只能 ...