5.無監督學習-DBSCAN聚類算法及應用
DBSCAN方法及應用 1.DBSCAN密度聚類簡介 DBSCAN 算法是一種基於密度的聚類算法： 1.聚類的時候不需要預先指定簇的個數 2.最終的簇的個數不確定DBSCAN算法將數據點分為三類： 1.核心點：在半徑Eps內含有超過MinPts數目的點。 2.邊界點：在半徑 ...
原文：0A04 無監督學習:聚類(2) 近鄰算法(Affinity Propagation)
AP算法,具有結果穩定可重現 訓練前不用制定K means中K值,但是算法的時間復雜度比K means高 AP 的中心點是樣本中的某一個點,而K means不是. import numpy as npfrom sklearn.cluster import AffinityPropagation 引入AP算法聚類 X np.array , , , , . , , . , , , , . , , . ...
2019-06-21 21:46 0 482 推薦指數：
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根據學生月上網時間數據運用DBSCAN算法計算： #coding=utf-8 import numpy as np import sklearn.cluster as skc from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot ...
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無監督學習（unsupervised learning）介紹 聚類（Clustering） 回顧之前的有監督學習，根據給出的數據集（已經做出標記labels）\({(x^{(1)},y^{(1)}),(x^{(2)},y^{(2)}),...,(x^{(m)},y^{(m)})}\)，學習 ...
無監督學習算法
本文首發自公眾號：RAIS，點擊直接關注。 前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書筆記，可以參看原書一起閱讀，效果更佳。 無監督學習算法 就是無監督的一種學習方法，太抽象，有一種定義（這種定義其實不夠准確，無監督和監督之間界限模糊）是說如果訓練集有標簽 ...
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