機器學習 - k-means聚類
k-means簡介 k-means是無監督學習下的一種聚類算法，簡單說就是不需要數據標簽，僅靠特征值就可以將數據分為指定的幾類。k-means算法的核心就是通過計算每個數據點與k個質心（或重心）之間的距離，找出與各質心距離最近的點，並將這些點分為該質心所在的簇，從而實現聚類的效果 ...
原文：機器學習公開課筆記(8)：k-means聚類和PCA降維
K Means算法 非監督式學習對一組無標簽的數據試圖發現其內在的結構，主要用途包括： 市場划分 Market Segmentation 社交網絡分析 Social Network Analysis 管理計算機集群 Organize Computer Clusters 天文學數據分析 Astronomical Data Analysis K Means算法屬於非監督式學習的一種，算法的輸入是：訓練 ...
2016-01-20 21:29 1 6486 推薦指數：
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