本文介紹無監督學習算法，無監督學習是在樣本的標簽未知的情況下，根據樣本的內在規律對樣本進行分類，常見的無監督學習就是聚類算法。 　　在監督學習中我們常根據模型的誤差來衡量模型的好壞，通過優化損失函數來改善模型。而在聚類算法中是怎么來度量模型的好壞呢？聚類算法模型的性能度量大致有兩類 ...

，中間距離法，類平均法等。比如最短距離法，將類與類的距離定義為類與類之間樣本的最短距離。 層次聚類算法根 ...

所謂聚類，就是將相似的事物聚集在一 起，而將不相似的事物划分到不同的類別的過程，是數據分析之中十分重要的一種手段。比如古典生物學之中，人們通過物種的形貌特征將其分門別類，可以說就是 一種朴素的人工聚類。如此，我們就可以將世界上紛繁復雜的信息，簡化為少數方便人們理解的類別，可以說是人類認知這個世界 ...

在數據分析挖掘過程中常用的聚類算法有1.K-Means聚類,2.K-中心點,3.系統聚類. 1.K-均值聚類在最小誤差基礎上將數據划分為預定的類數K(采用距離作為相似性的評價指標).每次都要遍歷數據,所以大數據速度慢 2.k-中心點,不采用K-means中的平均值作為簇中心點,而是選中 ...

　　首先要來了解的一個概念就是聚類，簡單地說就是把相似的東西分到一組，同 Classification (分類)不同，對於一個 classifier ，通常需要你告訴它“這個東西被分為某某類”這樣一些例子，理想情況下，一個 classifier 會從它得到的訓練集中進行“學習”，從而具備對未知數 ...

一、思想 聚類：人以群分、物以類聚，使得簇內的距離接近，簇間距離遠。 可以做推薦冷啟動，區域推薦熱榜、用戶畫像 二、算法步驟： 1、隨機設置K個特征空間內的點作為初始的聚類中心 2、對於其他每個點計算到K個中心的距離，從中選出距離最近的⼀個點作為⾃⼰的標記 3、接着對着標記 ...

k-means聚類算法python實現 K-means聚類算法 算法優缺點： 優點：容易實現缺點：可能收斂到局部最小值，在大規模數據集上收斂較慢使用數據類型：數值型數據 算法思想 k-means ...

1. 概述 K-means聚類算法也稱k均值聚類算法，是集簡單和經典於一身的基於距離的聚類算法。它采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越近，其相似度就越大。該算法認為類簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇作為最終目標。 2. 算法核心思想 K-means聚類算法 ...