本文主要講解的聚類算法有：k均值算法、均值漂移算法、凝聚層次算法、DBSCAN密度聚類算法，還介紹了聚類算法性能指標——輪廓系數。 　　聚類（cluster）與分類（class）不同，分類是有監督學習模型，聚類屬於無監督學習模型。聚類講究使用一些算法把樣本划分為n個群落。一般情況下，這種算法 ...

　　weka中實現了很多機器學習算法，不管實驗室研究或者公司研發，都會或多或少的要使用weka，我的理解是weka是在本地的SparkML，SparkML是分布式的大數據處理機器學習算法，數據量不是很大的時候，使用weka可以模擬出很好的效果，決定使用哪個模型，然后再繼續后續的數據挖掘工作 ...

的樣本有無標簽，聚類算法無監督學習，分類算法有監督學習！ 【再說一句】本文主要介紹機器學習中聚類算法的 ...

一、概念 分類：通過訓練集訓練出來一個模型，用於判斷新輸入數據的類型，而在訓練的過程中，一定需要有標簽的數據，即訓練集本身就帶有標簽。簡單來說，用已知的數據來對未知的數據進行划分。這是一種有監督學習。 聚類：對於一組數據，你根本不知道數據之間的關系，不知道他們是否屬於同一類，抑或屬於不同類 ...

機器學習算法可以分為兩大類：監督學習與非監督學習。數據集構成：‘監督學習：特征值+目標值；非監督學習：特征值’。 監督學習： 分類：K-近鄰算法、貝葉斯分類、決策樹與隨機森林、邏輯回歸、神經網絡 回歸：線性回歸、嶺回歸 標注：隱馬爾可夫模型 注：分類：目標值離散型數據；回歸 ...

轉自@王萌，有少許修改。 機器學習起源於人工智能，可以賦予計算機以傳統編程所無法實現的能力，比如飛行器的自動駕駛、人臉識別、計算機視覺和數據挖掘等。 機器學習的算法很多。很多時候困惑人們的是，很多算法是一類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。這里，我們從兩個方面來給大家介紹，第一個方面 ...

是否在人類監督下進行訓練（監督，無監督和強化學習） 在機器學習中，無監督學習就是聚類，事先不知道樣本的類別，通過某種辦法，把相似的樣本放在一起歸位一類；而監督型學習就是有訓練樣本，帶有屬性標簽，也可以理解成樣本有輸入有輸出。 所有的回歸算法和分類算法都屬於監督學習。回歸和分類的算法區別在於輸出 ...

　　不多說，直接上干貨！ Weka中數據挖掘與機器學習系列之Weka系統安裝（四） Weka中數據挖掘與機器學習系列之Weka3.7和3.9不同版本共存（七） 情況1 　　對於在Weka里，通過Weka Package Manager安裝 ...