文件名称:
机器学习入门 — K-means、DBSCAN聚类算法（概念、图解、代码示例）
开发工具:
文件大小: 438kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-21
详细说明：聚类概念
聚类是把相似的东西分到一组，它是一个无监督问题，没有标签使用
难点：
对于有标签的有监督学习问题，标签可以便于我们来评估模型，无监督学习问题在评估上比较难一点
对于不同的参数组合，得到的学习结果，因为比较难对模型做评估，所以不能通过一个精确度的好坏来选择参数组合
K-MEANS算法
K-MEANS算法是聚类问题中，最简单，也是最实用的一个算法
基本概念
一个数据放进来，需要指定K值，来声明要得到簇的个数
质心：一个簇的数据均值，即向量各维取平均即可（迭代时使用）
距离的度量：常用欧几里得距离和余弦相似度（数据需先标准化）
优化目标
通过目标函数进行不断地优化、求解
min∑i=1K∑
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