下面哪个不属于机器学习的算法? A. 线性回归 B. 逻辑回归 C. K-means聚类 D. 深度学习神经网络 相关知识点: 试题来源: 解析 D) 深度学习神经网络 正确答案:D) 深度学习神经网络 解析:深度学习神经网络是机器学习的一个分支,因此属于机器学习的算法。
【机器学习】Kmeans聚类算法 一、聚类简介 Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程,我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息),需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。 聚类算法可以大致分为传...
无监督学习常用于聚类。输入数据没有标记，也没有确定的结果，而是通过样本间的相似性对数据集进行聚类，使类内差距最小化，类间差距最大化。无监督学习的目标不是告诉计算机怎么做，而是让它自己去学习怎样做事情，去分析数据集本身。常用的无监督学习算法有K-means、 PCA(Principle Component Analysis)。聚类算法又...
KMeans是无监督机器学习中的聚类算法中最简单的一种——基于特征对样本进行归为不同的类,很好地阐述了‘物以类聚’这句话的精髓。 机器学习又叫统计学习。既然都统计了,所以当然包括了计量经济学。所以一般来说,机器学习的算法类型远多于计量经济学。比如线性回归,这个算是机器学习算法中比较基础的部分。当然,计量...
K-means是一种典型的聚类算法,它是基于距离的,是一种无监督的机器学习算法。 K-means需要提前设置聚类数量,我们称之为簇,还要为之设置初始质心。 缺点: 1、循环计算点到质心的距离,复杂度较高。 2、对噪声不敏感,即使是噪声也会被聚类。 3、质心数量及初始位置的选定对结果有一定的影响。
K-means:是一种无监督学习算法,主要用于聚类。它将相似的样本自动归到一个类别中,不需要事先知道样本的类别标签。 KNN:是一种有监督学习算法,主要用于分类和回归。它通过计算待分类样本与已知类别样本之间的距离,根据最近邻的k个样本的类别来判断待分类样本的类别。
介绍经典的聚类算法——K-Means算法,重点研究不同的初始化方式对于聚类效果的影响。 聚类,是机器学习的任务之一。同分类算法一样,聚类算法也被广泛的应用在各个领域,如根据话题,对文章、网页和搜索结果做聚类;根据社区发现对社交网络中的用户做聚类;根据购买历史记录对消费者做聚类。和分类算法不同的是,聚类算法的样...
K-means 是一种聚类算法,且对于数据科学家而言,是简单且热门的无监督式机器学习(ML)算法之一。 什么是 K-MEANS? 无监督式学习算法尝试在无标记数据集中“学习”模式,发现相似性或规律。常见的无监督式任务包括聚类和关联。K-means 等聚类算法试图通过分组对象来发现数据集中的相似性,与不同集群间的对象相似性相比...
K-Means聚类算法简介 K-Means是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇个数 K 是用户指定的, 每一个簇通过其质心（centroid）, 即簇中所有点的中心来描述。聚类与分类算法的最大区别在于, 分类的目标...
本篇文章将接触有别于监督学习的另一类机器学习算法——无监督学习(Unsupervised Learning)。无监督学习是寻找缺乏标准答案的输入数据的规律。其中聚类算法是无监督学习主要的分支。今天介绍的K-Means算法就是聚类算法的其中一种比较常见的算法。 K-Means算法原理 ...