機器學習——層次聚類算法
層次聚類方法（我們做算法的用的很少）對給定的數據集進行層次的分解或者合並，直到滿足某種條件為止，傳統的層次聚類算法主要分為兩大類算法: ●凝聚的層次聚類: AGNES算法(AGglomerative NESting)==>采用自底向.上的策略。最初將每個對象作為一個簇，然后這些簇 ...
原文：機器學習——聚類算法
本文主要講解的聚類算法有：k均值算法 均值漂移算法 凝聚層次算法 DBSCAN密度聚類算法，還介紹了聚類算法性能指標 輪廓系數。 聚類 cluster 與分類 class 不同，分類是有監督學習模型，聚類屬於無監督學習模型。聚類講究使用一些算法把樣本划分為n個群落。一般情況下，這種算法都需要計算歐幾里得距離。 P x Q x : x x sqrt x x P x ,y Q x ,y : sqrt ...
2020-02-29 17:19 0 851 推薦指數：
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