k-meas非監督聚類分析
實驗名稱： k-meas非監督聚類分析 一、實驗目的和要求 目的： 加深對非監督學習的理解和認識 掌握聚類方法K-Means算法的設計方法 要求： 根據聚類數據，采用k-Means聚類方法畫出聚類中心 二、實驗環境 ...
原文：21/7/16 讀書筆記 聚類分析的簇評估 非監督/監督簇評估 簇有效性的顯著性問題
讀書筆記 目錄 讀書筆記 數據挖掘導論 簇評估概述 數據挖掘導論 非監督簇評估 輪廓系數 鄰近度矩陣評估 層次聚類的共性分類距離與系數 確定簇的正確個數 聚類趨勢：數據中是否真的存在聚類模式呢 數據挖掘導論 監督度量 數據挖掘導論 簇有效性度量的顯著性 數據挖掘導論 簇評估概述 我們需要意識到聚類分析本身是一項試探性的數據分析工作，即我們並不知道什么是最優的聚類結果 數據中甚至並不存在聚類模式 ...
2021-07-16 11:41 0 125 推薦指數：
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