4.無監督學習--K-means聚類
K-means方法及其應用 1.K-means聚類算法簡介： k-means算法以k為參數，把n個對象分成k個簇，使簇內具有較高的相似度，而簇間的相似度較低。主要處理過程包括： 1.隨機選擇k個點作為初始的聚類中心。 2.對於剩下的點，根據其與聚類中心的距離，將其歸入最近的簇。 3.對每個簇 ...
原文：[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，這樣的方法我們成為無監督學習 Unsupervised learning 。 在無標簽的數據集中進行分類的方法成為聚 ...
2018-09-01 21:18 0 1086 推薦指數：
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