回归分析可以用来预测和建立变量之间的数学关系,从而进行预测和估计。 聚类模块将介绍聚类分析的定义和概念,以及一些常见的聚类算法,例如K均值、层次聚类、DBSCAN等。聚类分析可以将数据集中的样本按照相似度进行分组,从而找到数据的内在结构和规律。 降维模块将介绍降维分析的基本概念和方法,包括主成分分析、因子分析等。
(1)划分聚类:K-means算法、K-medoids算法、K-pototypes算法、CLARANS算法; (2)层次聚类:BIRCH算法、CURE算法; (3)密度聚类:DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法 (4)网格聚类:STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法 (5)混合聚类:高斯混合模型、CLIQUE(综合密度和网格的算法) 4.分类 什么是分类 在机器学习中,分...
二、回归 线性回归 用直线进行拟合。 逻辑回归 用logistic函数拟合。 三、聚类 (1)基于分层的聚类 AGNES算法 先将每个样本看成一个初始聚类簇,然后在算法运行的每一步中找出距离最近的两个聚类簇进行合并,不断重复,直到达到预设的聚类簇的个数。 (2)基于划分的聚类 k-means算法 首先随机从数据中选k个点,每个...
regression (回归), clustering (聚类), dimensionality reduction (降维)。 给定一个样本特征 x, 我们希望预测其对应的属性值y, 如果y是离散的, 那么这就是一个分类问题,反之,如果y是连续的实数, 这就是一个回归问题。 如果给定一组样本特征S={x∈RD}, 我们没有对应的属性值y, 而是想发掘这组...
回归(Regression) 聚类(Clustering) 降维(Dimensionality Reduction) 区别 1、分类(Classification) 监督学习,给定了非连续(离散)的属性值,通过一定的逻辑将样本进行归类 2、回归(Regression) 监督学习,产生连续连续的结果,通常是一条回归曲线,和分类问题相似
回归 分类 聚类 特指降维 聚类,分类,回归分析,对机器学习算法进行分类不是一件容易的事情,总的来看,有如下几种方式:生成与判别、参数与非参数、监督与非监督等等。在机器学习中,有个定理被称为「没有免费的午餐」。简而言之,就是说没有一个算法可以完美解决所有问题,
百度试题 题目监督学习一般包括() A.分类B.聚类C.回归D.降维相关知识点: 试题来源: 解析 A,C
百度试题 题目以下属于监督学习任务的有: A.分类B.回归C.聚类D.降维相关知识点: 试题来源: 解析 A,B
百度试题 题目无监督学习的两大主要任务分别是: A.聚类B.回归C.降维D.分类相关知识点: 试题来源: 解析 A,C
A.回归、分类B.聚类、降维相关知识点: 试题来源: 解析 A逻辑衔接题。本段前半部分一直在谈论地震预测方面存在的不足,科学家对地震过程还不完全清楚,还需要做更多的研究,还需要找出收集分析地震数据的新方法。本句指出:地震学家们在地震预测方面取得了一些成就。很容易看出这两部分之间是转折关系,故选用表示转折关系...