13.1无监督学习：简介 将没有标签的样本分成不同的集合（簇），这种算法叫做聚类。常用的领域有市场分割、社交网络分析、计算机集群管理、了解星系等。 13.2K-均值算法 （1）K-均值是最普及的聚类算法，是一种迭代算法，假设需要将数据聚类成n个组，这时候首先随机选择K个点，称为聚类中心。 将每个样本 ...
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2019-08-02 10:30:24
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样本 北京,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.82,478.42,457.64天津,2459.77,495.47,697.33,302.87,284.19,735.97,570.84,305.08河北,1495.63,515.90,362.37,285 ...
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2019-07-25 23:37:39
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1. 聚类算法都是无监督学习吗? 什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，.... ...
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2019-07-25 20:29:12
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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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#从豆瓣安装 pip install kanren -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 聚类算法 k-Means算法 第1步 - 需要指定所需的K个子组的数量。 第2步 - 修复群集数量并将每个数据点随机分配... ...
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2019-07-23 09:34:50
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线性模型之LDA和PCA 线性判别分析LDA LDA是一种无监督学习的降维技术。 思想：投影后类内方差最小，类间方差最大，即期望同类实例投影后的协方差尽可能小，异类实例的投影后的类中心距离尽量大。 二分类推导 给定数据集$D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^m$，令$X_i，\mu_i，\s ...
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2019-07-07 17:35:48
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机器学习主要由监督学习、无监督学习。 监督学习主要用于解决分类和回归问题。 无监督学习主要用于解决聚类问题。 在机器学习过程中主要有以下几个步骤： 数据预处理 特征工程 数据建模 结果评估 首先介绍数据预处理，主要包括数据清洗、数据采样以及数据集的拆分三个部分。 在数据清洗过程中主要对各种脏数据进行 ...
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2019-07-05 00:38:17
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分类： – 有类别标记信息, 因此是一种监督学习 – 根据训练样本获得分类器，然后把每个数据归结到某个已知的类，进而也可以预测未来数据的归类。 聚类： – 无类别标记, 因此是一种无监督学习 – 无类别标记样本，根据信息相似度原则进行聚类，通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布 ...
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2019-06-30 09:28:26
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