機器學習--聚類系列--層次聚類
層次聚類 層次聚類(Hierarchical Clustering)是聚類算法的一種，通過計算不同類別數據點間的相似度來創建一棵有層次的嵌套聚類樹。在聚類樹中，不同類別的原始數據點是樹的最低層，樹的頂層是一個聚類的根節點。創建聚類樹有自下而上合並和自上而下分裂兩種方法。 作為一家 ...
原文：機器學習-層次聚類（划分聚類）
層次聚類 划分聚類 聚類就是對大量未知標注的數據集，按照數據內部存在的數據特征將數據集划分為多個不同的類別，使類別內的數據比較相似，類別之間的數據相似度比較小 屬於無監督學習。 算法步驟 .初始化的k個中心點 .為每個樣本根據距離分配類別 .更新每個類別的中心點 更新為該類別的所有樣本的均值 .重復上面兩步操作，直到達到某個中止條件 層次聚類方法對給定的數據集進行層次的分解，直到滿足某種條件為止， ...
2019-07-23 08:19 0 3229 推薦指數：
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