本文主要讲解的聚类算法有：k均值算法、均值漂移算法、凝聚层次算法、DBSCAN密度聚类算法，还介绍了聚类算法性能指标——轮廓系数。 聚类（cluster）与分类（class）不同，分类是有监督学习模型，聚类属于无监督学习模型。聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下，这种算法都需要计算欧 ...
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2020-02-29 17:29:23
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什么是高斯混合模型 高斯混合模型（GMM）认为，一个数据分布可以有几个高斯分布组合而成。 参考博客：| "知乎" | 高斯混合模型聚类 对于一个多类别数据集合，所有类别各自的数据分布的组合就是整体数据分布。这非常符合高斯混合模型理论。我们可以用一个生活化一点的例子来说明高斯混合模型聚类。假设有一堆颜 ...
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2020-02-28 23:04:31
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张军平 著 2019年出版 博主很喜欢这本书，作者知识广博，信息密度和趣味性恰到好处。 摘要：本书科普性地介绍了人工智能前沿进展，着重从人类错觉的角度，浅显易懂地剖析了智能体在视、听、语言等方面存在的各种错觉和犯错，以及AI在发展中的一些新颖的方向。 贝叶斯先验的有限性，与人的全部终身经历的冲突。复 ...
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2020-02-25 18:06:28
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K means算法 K means算法简介 k均值聚类算法（k means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚 ...
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2020-02-24 20:50:01
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目录 K-Means算法和Mini Batch K-Means算法比较 层次聚类(BIRCH)算法参数比较 DBSCAN算法 一、K-Means算法和Mini Batch K-Means算法比较 1 2 3 4 5 6 7 ... ...
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2020-02-24 00:51:18
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目录 简述 K-means聚类 密度聚类 层次聚类 一、简述 聚类算法是常见的无监督学习（无监督学习是在样本的标签未知的情况下，根据样本的内在规律对样本进行分类）。 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏，通过优化损失函数来改善模型。而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢？聚类算法模型的性... ...
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2020-02-24 00:03:55
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线性回归可以说是机器学习中最基本的问题类型了，这里就对线性回归的原理和算法做一个小结 目录 背景 简述 内容详解 密度聚类 层次聚类 模型效果判断 附件：手写推导过程练习 一、线性回归函数定义 二、线性回归的模型函数和损失函数由来 原因：中心极限定理 实际问题中，很多随机现象可以看做众多因素的独立影... ...
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2020-02-23 22:00:31
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1 .条件欧几里得聚类 本教程描述如何使用pcl::ConditionalEuclideanClustering该类：一种分割算法， 该算法基于欧几里得距离和需要保持的用户可自定义条件对点进行聚类 。 此类使用与欧几里得聚类提取，区域增长分割和基于颜色的区域增长分割相同的类似贪婪/区域增长/洪水填充 ...
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2020-02-23 11:41:34
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【机器学习】算法原理详细推导与实现(六):k means算法 之前几个章节都是介绍有监督学习，这个章节介绍无监督学习，这是一个被称为 的聚类算法，也叫做 k均值聚类算法 。 聚类算法 在讲监督学习的时候，通常会画这样一张图： 这时候需要用 回归或者 将这些数据分成正负两类，这个过程称之为 监督学习 ...
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2020-02-23 11:14:20
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高斯混合模型 本博客根据 百面机器学习，算法工程师带你去面试 一书总结归纳，公式图片均出自该书. 本博客仅为个人总结学习，非商业用途，侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model， GMM） 是一种常见的聚类算法，与K均值算 ...
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2020-02-20 18:38:49
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