[機器學習][K-Means] 無監督學習之K均值聚類
有監督學習雖然高效、應用范圍廣，但最大的問題就是需要大量的有標簽的數據集，但現實生活中我們遇到的大量數據都是沒有明確標簽的，而且對於龐大的數據集進行標注工作本身也是一項費時費力的工作模式，所以我們希望找到一種方法能自動的挖掘數據集中各變量的關系，然后"總結"出一些規律和特征進行分類，這樣的方法 ...
原文：無監督學習——K-均值聚類算法對未標注數據分組
無監督學習 和監督學習不同的是，在無監督學習中數據並沒有標簽 分類 。無監督學習需要通過算法找到這些數據內在的規律，將他們分類。 如下圖中的數據，並沒有標簽，大概可以看出數據集可以分為三類，它就是一個無監督學習過程。 無監督學習沒有訓練過程。 聚類算法 該算法將相似的對象軌道同一個簇中，有點像全自動分類。簇內的對象越相似它的分類效果越好。 未接觸這個概念可能覺得很高大上，稍微看了一會其實算法的思路 ...
2018-06-24 19:12 0 1748 推薦指數：
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