吴恩达机器学习第八周测试及编程练习

Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week8 学习笔记(Unsupervised Learning) 无监督学习 本周课程开始进入无监督学习。 一个重要应用是聚类问题: K-Means算法 随机找K个中心点(红×和蓝×),将样本标记为最近的中心点: 计算每个类别里样本的平均值(mean),作为新的中心点: 循环执行上面两个步骤,直到中心点不再变化,得到聚类结果: 算法伪代码如下: 注意:有可能出现某个类别中没有点的情况,这时通常就删掉这个中心点,就变成了k-1个类别。(如果还是需要k个类别,可以再重新随机出一个中心点) K-means优化目标 这里的J也被称为Distortion函数。 目标就是找 阅读详情

代码:https://github.com/LiuZhe6/AndrewNGMachineLearning

测试:Principal Component Analysis

第一题

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答案
AB
分析:
若按照C和D方向进行投射,则投射误差会非常大。

第二题

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答案
C

第三题

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答案
D

第四题

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答案
CD

第五题

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答案
AB

编程练习:K-Means Clustering and PCA

作业一:Find Closest Centroids (k-Means)

findClosestCentroids.m

for i = 1 : size(X,1)
    minError = sum((X(i,:) - centroids(1,:)).^2);
    minIdx = 1;
    for c = 2 : K
        error = sum((X(i,:) - centroids(c,:)).^2) ;
        if error < minError
            minError = error;
            minIdx = c;
        end
    idx(i) = minIdx;
    end
end

作业二:Compute Centroid Means (k-Means)

computeCentroids.m

% 向量化代码
for i = 1 : K
    % 找到第i个中心所包含的点的个数
    s = sum(idx == i);
    if (s ~= 0)
        centroids(i,:) = mean( X(find(idx == i),:) );
    else
        centroids(i,:) = zeros(1,n);
    end
end

作业三:PCA

pca.m

% 协方差矩阵
Sigma = 1 / m * X' * X;

% svd
[U,S,V] = svd(Sigma);

作业四:Project Data (PCA)

projectData.m

U_reduce = U(:, 1:K);
Z = X * U_reduce;

作业五:Recover Data (PCA)

recoverData.m

U_reduce = U(:, 1:K);
X_rec = Z * U_reduce';
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一、理论基础 聚类 1、无监督学习 在非监督学习中,我们需要将一系列无标签的训练数据,输入到一个算法中,然后我们告诉这个算法,快去为我们找找这个数据的内在结构给定数据。我们可能需要某种算法帮助我们寻找一种结构。 2、K-均值算法 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-均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成 n 个组,其方法为: 首先选择????个随机的点,称为聚类中心(cluster centroids); 对于数据集中的每一个数据,按照距离????个中

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一叶知秋Autumn
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