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...
K-means聚类算法与K-邻近(KNN)算法模型在机器学习领域都扮演着重要角色,但它们之间存在显著的相同点和不同点。 相同点 k值的选择:两者都需要事先确定一个k值,这个k值在K-means中代表聚类的类别数,而在KNN中代表考虑的最近邻样本数。k值的选择对算法的性能和结果有显著影响。 距离度量:两者在计算过程中都会用到...
聚类是一种无监督学习的方法,是许多领域中常用的统计数据分析技术。 常用的算法包括K-MEANS、高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)、自组织映射神经网络(Self-Organizing Map,SOM) 2. k-means(k均值)算法 2.1 算法过程 K-均值是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-...
K均值(K-Means)算法是无监督的聚类方法,实现起来比较简单,聚类效果也比较好,因此应用很广泛。K-Means算法针对不同应用场景,有不同方面的改进。我们从最传统的K-Means算法讲起,然后在此基础上介绍初始化质心优化K-Means++算法,距离计算优化Elkan K-Means算法和大样本情况下Mini Batch K-Means算法。 K-Means算法的...
聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法: 传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度/层次等方法。 深度聚类方法主要是根据表征学习后的特征+传统聚类算法。 二、kmeans聚类原理 kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归...
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...
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...
机器学习经典算法之k-means聚类 聚类就是将某个数据集中的样本按照之间的某些区别划分为若干个不相交的子集，我们把每个子集成为一个“簇”。划分完成后，每个簇都可能对应着某一个类别；需说明的是，这些概念对聚类算法而言事先是未知的，聚类过程仅能自动形成簇结构，簇对应的概念语义由使用者来把握和命名。有关...
机器学习中,已经分析过属于回归任务的线性回归模型,以及属于分类任务的逻辑回归模型,两者都属于有监督模型,即数据集必须包含真实值,也就是标签。如果我们的数据集没有确切的标签,这种情况下归类于无监督问题,本篇讲解机器学习中简单好用的两类无监督聚类算法。
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。