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机器学习入门教程5-使用 Python 和 scikit-learn 学习聚类算法
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上传时间: 2021-01-07
详细说明：在本教程中，您将使用无监督学习来发现数据中的分组和异常点。在无监督学习中，没有用于显示期望结果的真值(ground truth) 或带标签的数据集。而是获取原始数据并使用各种算法来发现数据集群。如果您想了解无监督学习背后的理论和概念，请阅读用于数据分类的无监督学习。
在集群变得明显（例如在 3D 图表中）后，您可能想将标签应用于集群。这就是使用无监督学习来发现数据中的隐藏特征的一个示例。如果您不关心集群，而只想了解有关异常点的更多信息，那么可以考虑使用异常检测。
值得注意的是，当您尝试可视化数据时，您会倾向于使用二维或三维数据，因为这类数据绘制起来最为容易。但这里使用的方法适用于多维或超多
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