k-means聚类算法原理简介 概要 K-means算法是最普及的聚类算法，也是一个比较简单的聚类算法。 算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组，同时，k-means算法也是一种无监督学习。 算法思想 k-means算法的思想比较简单，假设我们要把数据分成K个类，大概可以分为以下几个步 ...
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2020-07-05 21:01:45
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收藏好文： <机器学习>无监督学习算法总结 https://www.cnblogs.com/dynmi/p/11619698.html 有动画演示。 ...
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2020-03-03 20:42:14
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Clustering 聚类K-means 聚类是机器学习和数据挖掘领域的主要研究方向之一，它是一种无监督学习算法，小编研究生时期的主要研究方向是“数据流自适应聚类算法”，所以对聚类算法有比较深刻的理解，于是决定开一个专题来写聚类算法，希望可以为入门及研究聚类相关算法的读者带来帮助。聚类可以作为一个单 ...
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2019-11-09 17:50:03
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# K-Means聚类算法K-means聚类算法属于无监督学习算法，它实现简单并且聚类效果优良，所以在工业界也被广泛... ...
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2019-10-16 17:47:36
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一.聚类(clustering) 1.k-均值聚类(k-means) 这是机器学习领域除了线性回归最简单的算法了。该算法用来对n维空间内的点根据欧式距离远近程度进行分类。 INPUT： K(number of clusters) Training set{x1,x2,x3,....xn} (xi b ...
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2019-10-04 09:16:15
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层次聚类（划分聚类） 聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于无监督学习。 算法步骤 1.初始化的k个中心点 2.为每个样本根据距离分配类别 3.更新每个类别的中心点（更新为该类别的所有样本的均值 ...
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2019-07-23 09:48:28
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1.K-Means聚类算法属于无监督学习算法。 2.原理：先随机选择K个质心，根据样本到质心的距离将样本分配到最近的簇中，然后根据簇中的样本更新质心，再次计算距离重新分配簇，直到质心不再发生变化，迭代结束。 3.簇内平方和Inertia：采用欧几里得距离，则一个簇中所有样本点到质心的距离的平方和。追 ...
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2019-06-21 21:07:03
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一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。 二.KNN算法介绍 ...
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2019-04-03 19:21:36
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1. 用于执行分类，回归，聚类和密度估计的机器学习方法： a. 监督学习的用途： b. 无监督学习的用途： 2. 选择合适的算法： 如果是想要预测目标变量的值，则可以选择监督学习算法，否则选择无监督学习算法。 确定监督学习算法之后，进一步确定目标变量类型，如果目标变量是离散型，如1/2/3，A/B/ ...
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2018-10-01 22:35:31
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关联分析 是无监督讯息算法中的一种，Apriori主要用来做_关联分析_，_关联分析_可以有两种形式：频繁项集或者关联规则。举个例子：交易订单 | 序号 | 商品名称 | | | | | 1 | 书籍，电脑| | 2 | 杯子，手机，手机壳，盘子 | | 3 | 古筝，手机，手机壳，玻璃 | | 4 ...
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2018-07-20 01:11:21
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