機器學習中常用的三種方法 一、總結 一句話總結: a、人工神經網絡(Artificial Neural Network, ANN) b、決策樹算法:樹中的每一個節點表示對象屬性的判斷條件,其分支表示符合節點條件的對象。樹的葉子節點表示對象所屬的預測結果。 c、支持向量機(support ...
機器學習 確定最佳聚類數目的 種方法 在聚類分析的時候確定最佳聚類數目是一個很重要的問題,比如kmeans函數就要你提供聚類數目這個參數,總不能兩眼一抹黑亂填一個吧。之前也被這個問題困擾過,看了很多博客,大多泛泛帶過。今天把看到的這么多方法進行匯總以及代碼實現並盡量弄清每個方法的原理。數據集選用比較出名的wine數據集進行分析 因為我們要找一個數據集進行聚類分析,所以不需要第一列的種類標簽信息, ...
2017-07-07 19:08 3 31284 推薦指數:
機器學習中常用的三種方法 一、總結 一句話總結: a、人工神經網絡(Artificial Neural Network, ANN) b、決策樹算法:樹中的每一個節點表示對象屬性的判斷條件,其分支表示符合節點條件的對象。樹的葉子節點表示對象所屬的預測結果。 c、支持向量機(support ...
公式實在不好敲呀,我拍了我筆記上的公式部分。原諒自己小學生的字體(太丑了)。 聚類屬於無監督學習方法,典型的無監督學習方法還有密度估計和異常檢測。 聚類任務:將數據集中的樣本划分為若干個不相交的子集,每個子集為一個類。 性能指標(有效性指標):類內相似度高,類間相似度低。 性能度量 ...
1基於CF的推薦算法 1.1算法簡介 CF(協同過濾)簡單來形容就是利用興趣相投的原理進行推薦,協同過濾主要分兩類,一類是基於物品的協同過濾算法,另一種是基於用戶的協同過濾算法,這里主要介紹基於物品的協同過濾算法。 給定一批用戶,及一批物品,記Vi表示不同用戶對物品的評分 ...
簡介 前面介紹的線性回歸,SVM等模型都是基於數據有標簽的監督學習方法,本文介紹的聚類方法是屬於無標簽的無監督學習方法。其他常見的無監督學習還有密度估計,異常檢測等。 聚類就是對大量未知標注的數據集,按照數據的內在相似性將數據集划分為多個類別(在聚類算法中稱為簇),使類別內的數據相似度高,二類 ...
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 ...
層次聚類 層次聚類(Hierarchical Clustering)是聚類算法的一種,通過計算不同類別數據點間的相似度來創建一棵有層次的嵌套聚類樹。在聚類樹中,不同類別的原始數據點是樹的最低層,樹的頂層是一個聚類的根節點。創建聚類樹有自下而上合並和自上而下分裂兩種方法。 作為一家 ...
層次聚類(划分聚類) 聚類就是對大量未知標注的數據集,按照數據內部存在的數據特征將數據集划分為多個不同的類別,使類別內的數據比較相似,類別之間的數據相似度比較小;屬於無監督學習。 算法步驟 1.初始化的k個中心點 2.為每個樣本根據距離分配類別 3.更新每個類別的中心點(更新為該類 ...
原創 2017-07-27 馬文輝 MATLAB 作 者 簡 介 馬文輝,MathWorks中國應用工程師, 南開大學工學博士,在大數據處理與分析領域有多年研究與 ...