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1 降維 1.1 定義 降維是指在某些限定條件下，降低隨機變量(特征)個數，得到一組“不相關”主變量的過程 降低隨機變量的個數 正是因為在進行訓練的時候，我們都是使用特征進行學習。如果特征本身存在問題或者特征之間相關性較強，對於算法學習預測會影響較大 1.2 降維 ...

轉自http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/6838956 Clustering coefficient的定義有兩種；全局的和局部的。 全局的算法基於triplet。triplet分為開放的triplet(open triplet)和封閉 ...

前言 當已知了函數的類型，比如一次函數(需要知道兩個點的坐標)、二次函數(需要知道三個點的坐標)、指數函數(需要知道一個點的坐標)、對數函數(需要知道一個點的坐標)、冪函數(需要知道一個點的坐標)等等，我們就可以用待定系數法求解析式了。 其中三角函數中，求正弦型函數 \(f(x)=Asin ...

在實際的聚類應用中，通常使用k-均值和k-中心化算法來進行聚類分析，這兩種算法都需要輸入簇數，為了保證聚類的質量，應該首先確定最佳的簇數，並使用輪廓系數來評估聚類的結果。 一，k-均值法確定最佳的簇數 通常情況下，使用肘方法（elbow）以確定聚類的最佳的簇數，肘方法之所以是有效的，是基於以下 ...

聚類算法的評估 本博客根據 百面機器學習，算法工程師帶你去面試 一書總結歸納，公式圖片均出自該書. 本博客僅為個人總結學習，非商業用途，侵刪. 網址 http://www.ptpress.com.cn 數據的聚類依賴於實際需求， 同時也依賴於數據的特征度量以及評估數據相似性的方法 ...

如何評價聚類算法的性能呢？特別是應用在沒有類別標注的數據集上。針對不同的數據特點，有以下兩種方式: 1、如果被用來評估的數據本身帶有正確的類別信息，可以使用ARI（Adjusted Rand Index） ARI指標與分類問題中計算准確性的方法類似，同時也兼顧到了類簇無法和分類一一對應的問題 ...

聚類(Clustering)-----物以類聚，人以群分。 1.Finding groups of objects Objects similar to each other are in the same group Objects are different from those ...