機器學習——聚類算法
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 ...
原文：機器學習：雙聚類算法
PS：因為沒有找到實際應用的場景，所以兩個示例直接采用了官網的示例。以后遇到實際的應用場景了，再替換成實際的例子。 .算法簡介 雙聚類簡單來說就是在數據矩陣A中尋找一個滿足條件矩陣B 的子矩陣A ，而B 是條件矩陣B的一個子矩陣. .算法常用的計算模型 目前定義雙聚類算法有四種比較廣泛的方式： 括號中為sklearn官網的說法 . 等值模型 常數值，常量行或常量列 . 加法模型 低方差的子矩陣 . ...
2018-07-03 10:15 0 3969 推薦指數：
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