簡介：聚類屬於無監督學習，相比於分類，聚類不依賴預定義的類和類標號的訓練實例。本文首先介紹聚類的基礎——距離與相異度，然后介紹一種常見的聚類算法——k均值和k中心點聚類。 一：相異度計算： 在正式討論聚類前，我們要先弄清楚一個問題：如何定量計算兩個可比較元素間的相異度。用通俗的話說，相異度 ...

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 ...

。 *** 回歸、分類、聚類的區別 ： 　　有監督學習 --->> 回歸，分類 / 無監 ...

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 ...

以下是摘抄自知乎上對監督學習與非監督學習的總結，覺得寫得很形象，於是記下： 這個問題可以回答得很簡單：是否有監督（supervised），就看輸入數據是否有標簽（label）。輸入數據有標簽，則為有監督學習，沒標簽則為無監督學習首 先看什么是學習（learning）？一個成語就可概括：舉一反三 ...

在機器學習中，監督學習和非監督學習算法是非常重要的，但是二者應該如何區分開來呢？ 要向對二者進行區分，首先就要對訓練的數據進行檢查，看一下訓練數據中是否有標簽，這是二者最根本的區別。監督學習的數據既有特征又有標簽，而非監督學習的數據中只有特征而沒有標簽。 監督學習是通過訓練讓機器自己找到特征 ...

監督學習：通過人為地輸入帶有標簽的訓練數據集，使計算機訓練得到一個較為合適的模型，對未知標簽的數據進行預測。常見的監督學習算法：回歸和分類。 1.回歸(Regression)：通常有兩個及以上變量，數據一般是連續的，通過訓練集變量之間的關系得到一條模擬訓練樣本的曲線，對未知數據的因變量進行預測 ...

，通過對模型的使用使得機器比以往表現的更好。 從字面意思上看，監督學習和非監督學習：變量 ...