機器學習筆記之聚類算法 層次聚類 Hierarchical Clustering
0x01 層次聚類簡介 層次聚類算法(Hierarchical Clustering)將數據集划分為一層一層的clusters，后面一層生成的clusters基於前面一層的結果。層次聚類算法一般分為兩類： Divisive 層次聚類：又稱自頂向下（top-down）的層次聚類，最開始所有 ...
原文：機器學習-聚類Clustering
簡介 前面介紹的線性回歸，SVM等模型都是基於數據有標簽的監督學習方法，本文介紹的聚類方法是屬於無標簽的無監督學習方法。其他常見的無監督學習還有密度估計，異常檢測等。 聚類就是對大量未知標注的數據集，按照數據的內在相似性將數據集划分為多個類別 在聚類算法中稱為簇 ，使類別內的數據相似度高，二類別間的數據相似度低。 相似度 在聚類算法中，大多數算法都是需要計算兩個數據點之間的相似度，所以先介紹一下計 ...
2018-10-20 14:29 0 2482 推薦指數：
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