主成分分析法PCA（無監督學習）
1、PCA是一種常用於減少大數據集維數的降維方法，把大變量集轉換為仍包含大變量集中大部分信息的較小變量集。 減少數據集的變量數量，自然是以犧牲精度為代價的，降維的好處是以略低的精度換取簡便。因為較小的數據集更易於探索和可視化，並且使機器學習算法更容易和更快地分析數據，而不需處理無關變量 ...
原文：無監督學習-主成分分析和聚類分析
聚類分析 cluster analysis 是將一組研究對象分為相對同質的群組 clusters 的統計分析技術，即將觀測對象的群體按照相似性和相異性進行不同群組的划分，划分后每個群組內部各對象相似度很高，而不同群組之間的對象彼此相異度很高。 回歸 分類 聚類的區別 ： 有監督學習 gt gt 回歸 分類 無監督學習 gt gt 聚類 回歸 gt gt 產生連續結果，可用於預測 分類 gt gt ...
2019-08-20 22:16 0 1199 推薦指數：
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coursera機器學習-聚類，降維，主成分分析
#對coursera上Andrew Ng老師開的機器學習課程的筆記和心得； #注:此筆記是我自己認為本節課里比較重要、難理解或容易忘記的內容並做了些補充，並非是課堂詳細筆記和要點； #標記為<補充>的是我自己加的內容而非課堂內容，參考文獻列於文末。博主能力有限，若有錯誤，懇請指正； #------------------------------------------------ ...