機器學習-PCA降維與DBScan聚類分析實戰
基本概念： 在數據處理中，經常會遇到特征維度比樣本數量多得多的情況，如果拿到實際工程中去跑，效果不一定好。一是因為冗余的特征會帶來一些噪音，影響計算的結果；二是因為無關的特征會加大計算量，耗費時 ...
原文：機器學習 | 聚類分析總結 & 實戰解析
聚類分析是沒有給定划分類別的情況下，根據樣本相似度進行樣本分組的一種方法，是一種非監督的學習算法。聚類的輸入是一組未被標記的樣本，聚類根據數據自身的距離或相似度划分為若干組，划分的原則是組內距離最小化而組間距離最大化，如下圖所示： 常見的聚類分析算法如下： K Means： K 均值聚類也稱為快速聚類法，在最小化誤差函數的基礎上將數據划分為預定的類數K。該算法原理簡單並便於處理大量數據。 K 中心 ...
2019-06-26 11:08 0 469 推薦指數：
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