背景與原理： 聚類問題與分類問題有一定的區別，分類問題是對每個訓練數據，我給定了類別的標簽，現在想要訓練一個模型使得對於測試數據能輸出正確的類別標簽，更多見於監督學習；而聚類問題則是我們給出了一組數據，我們並沒有預先的標簽，而是由機器考察這些數據之間的相似性，將相似的數據聚為一類，是無監督學習 ...

大量數據中具有"相似"特征的數據點或樣本划分為一個類別。聚類分析提供了樣本集在非監督模式下的類別划分。聚類的基本思想是"物以類聚、人以群分"，將大量數據集中相似的數據樣本區分出來，並發現不同類的特征。 聚類模型可以建立在無類標記的數據上，是一種非監督的學習算法。盡管全球每日新增數據量以PB或EB ...

基本步驟包括： 1.使用python+selenium分析dom結構爬取百度|互動百科文本摘要信息； 2.使用jieba結巴分詞對文本進行中文分詞，同時插入字典關於關鍵詞； 3.scikit-learn對文本內容進行tfidf計算並構造N*M矩陣(N個文檔 ...

機器學習-文本聚類實例-kmeans ...

機器學習——聚類分析和主成分分析 在機器學習中，非監督性學習主要用來分類。其中重要的兩種就是聚類分析和主成分分析。這兩類算法在數據壓縮和數據可視化方面有着廣泛的應用。 所謂無監督學習是指訓練集里面只有點\(\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots,x^{(m ...

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 ...

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 ...

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