機器學習-聚類Clustering
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 ...
原文：機器學習之聚類
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： 外部指標： 將性能結果C Ci,i ...k ,與參考模型結果C C i, i ..s 進行對比 其中參考模型一般 ...
2018-05-06 12:16 0 890 推薦指數：
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