機器學習算法總結(五)——聚類算法（K-means，密度聚類，層次聚類）
本文介紹無監督學習算法，無監督學習是在樣本的標簽未知的情況下，根據樣本的內在規律對樣本進行分類，常見的無監督學習就是聚類算法。 在監督學習中我們常根據模型的誤差來衡量模型的好壞，通過優化損失函數來改善模型。而在聚類算法中是怎么來度量模型的好壞呢？聚類算法模型的性能度量大致有兩類 ...
原文：機器學習（十）—聚類算法（KNN、Kmeans、密度聚類、層次聚類）
聚類算法 任務：將數據集中的樣本划分成若干個通常不相交的子集，對特征空間的一種划分。 性能度量：類內相似度高，類間相似度低。兩大類： .有參考標簽，外部指標 .無參照，內部指標。 距離計算：非負性，同一性 與自身距離為 ，對稱性，直遞性 三角不等式 。包括歐式距離 二范數 ，曼哈頓距離 一范數 等等。 KNN k近鄰 KNN 是一種基本分類與回歸方法。 其思路如下：給一個訓練數據集和一個新的實例， ...
2018-05-16 17:10 0 1665 推薦指數：
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