机器学习入门 — K-means、DBSCAN聚类算法（概念、图解、代码示例）

mean ns 学习

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∑

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

机器学习入门 — K-means、DBSCAN聚类算法（概念、图解、代码示例）

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载