無監督分類算法—K-Means
無監督學習(unsupervised learning) 沒有已知標簽的訓練集，只給一堆數據集，通過學習去發現數據內在的性質及規律。 K-Means聚類算法步驟 隨機取k個樣本作為初始均值向量（或者采用別的方式獲取初始均值向量）； 根據每個樣本與均值向量的距離來判斷各個樣本所屬的蔟 ...
原文：無監督LDA、PCA、k-means三種方法之間的的聯系及推導
LDA 是一種比較常見的有監督分類方法，常用於降維和分類任務中 而 PCA 是一種無監督降維技術 k means則是一種在聚類任務中應用非常廣泛的數據預處理方法。 本文的主要寫作出發點是:探討無監督情況下， LDA 的類內散度矩陣和類間散度矩陣與 PCA 和 k means之間的聯系。 .常規有監督 LDA 的基本原理: LDA 的目標函數: 關於 LDA 的產生及理論推導，大家參考： 線性判別 ...
2020-05-07 23:24 0 572 推薦指數：
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