K-Means 聚类算法介绍 | K-means算法,也称为K-平均或者K-均值,是一种无监督的聚类算法。对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本划分为K个簇,让簇内的点尽量紧密的连接在一起,而让簇间的距离尽量的大。 聚类和分类的区别 分类属于监督学习,类别是已知的。分类通过对已知数据进行训练,得到模型,再用模...
它降低了学习门槛,让零基础的读者也能轻松读懂机器学习算法。再者,全面涵盖有监督学习和无监督学习的 17 种算法。包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means 算法、混合高斯分布、LLE 和 t-SNE 等。涉及回归、分类、降维、聚类等多...