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：數學模型：3.非監督學習--聚類分析 和K-means聚類
. 聚類分析 聚類分析 cluster analysis 是一組將研究對象分為相對同質的群組 clusters 的統計分析技術 gt gt 將觀測對象的群體按照相似性和相異性進行不同群組的划分，划分后每個群組內部各對象相似度很高，而不同群組之間的對象彼此相異度很高。 回歸 分類 聚類的區別 ： 有監督學習 gt gt 回歸，分類 無監督學習 gt gt 聚類 回歸 gt gt 產生連續結果，可用 ...
2018-09-19 23:07 0 1944 推薦指數：
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