ng机器学习视频笔记（十一） ——K-均值算法理论 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 K均值（K-Means）算法，是一种无监督学习（Unsupervised learning）算法，其核心是聚类（Clustering），即把一组输入，通过K均值算法进行分类，输出分类结果。 由于K均 ...
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2018-02-04 12:49:50
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十三、聚类(Clustering) 13.1 无监督学习：简介 13.2 K 均值算法 13.3 优化目标 13.4 随机初始化 13.5 选择聚类数 十四、降维(Dimensionality Reduction) 14.1 动机一：数据压缩 14.2 动机二：数据可视化 14.3 主成分分析问题 ...
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2018-01-17 01:13:49
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Classification(分类)，根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。即分类器classifier已被告知有哪些类别。分类器通过对已知分类的数据进行学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。这种提供训练数据的过程属于监督学习supervised learning。 Cluste ...
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2017-10-10 01:19:16
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聚类（clustering） 用于找出不带标签数据的相似性的算法 K-Means聚类算法简介 与广义线性模型和决策树类似，K-Means参 数的最优解也是以成本函数最小化为目标。K-Means成本函数公式如下： 成本函数是各个类畸变程度（distortions）之和。每个类的畸变程度等于 该类重心与 ...
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2017-09-06 23:54:17
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1.归类： 聚类(clustering) 属于非监督学习 (unsupervised learning) 无类别标记(class label) 2.举例： 3. K-means 算法： 3.1 Clustering 中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 3.2 算法接受参数 k ；然后将事先输入的 ...
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2017-08-03 00:50:57
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无监督学习 1.无监督学习的目标： 利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称为无监督学习。 1.有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签 2.无监督学习最常应用的场景是聚类(clustering)和降维(Dimension Reduction) 2.聚类(clusterin ...
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2017-06-04 18:43:10
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监督学习,supervisedlearning无监督学习,unsupervisedlearning分类,classificat回归,regression降维,dimensionalityreduction聚类,clustering特征向量,featurevector编译语言,compliedlanguages解释型语言,interpretedlanguages解释器,interpreter布尔值,boolean元组,tuple算术..
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2017-01-05 19:01:42
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本文记录本人曾经阅读过的一些文章，其中主要包括在编程、学习过程中搜集的一些琐碎知识点等。 由于文章过多，此处只记录文章的地址，可点击查看原网页。 由于内容很多，放在一篇文章中显得太长，故每个月一篇。 2016-11-24 聚类 2.3. Clustering — scikit-learn 0.18.... ...
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2016-12-31 07:20:31
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简介 这大概是我第一次涉及到跟智能算法相关的东西——聚类。无奈，老师布置的作业，要求2-3天看完然后汇报。毕竟第一次看这一类的文章，如果理解有偏见，欢迎指出。我的邮箱：zhanghedong2012@126.com。 先介绍一下什么是聚类（Clustering）吧。简单地说就是把相似的数据分到一组。 ...
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2016-10-20 21:30:09
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聚类与分类聚类(clustering)是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。
在分类（ classification ）中，对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。
聚类分析也称无监督学习， 因为和分类学习相比，聚类的样本没有标记，需要由聚类学习算法来自动确定。...
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2016-05-18 19:18:17
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