天天开心

先从有监督问题谈起，形式上，无论解析还是非解析，有监督问题都可看作根据已知数据在全体映射空间F中寻找最优映射f*(x)=y,其中x为输入，y为输出。寻找符合已知数据的映射很简单，难点在于理论上来说，未知输入等可能对应任意输出，这样一来预测则成为无稽之谈(No Free Lunch)。

先从有监督问题谈起，形式上，无论解析还是非解析，有监督问题都可看作根据已知数据在全体映射空间F中寻找最优映射f*(x)=y,其中x为输入，y为输出。寻找符合已知数据的映射很简单，难点在于理论上来说，未知输入等可能对应任意输出，这样一来预测则成为无稽之谈(No Free Lunch)。 举个例子，求解找规律题目“1, 2, 3, 4, ( ), 6”，一般人都会在括号里填5。 然而理论上来说这个括号里可以是任意数字，比如4。 不知道大家是否考虑过凭什么“每次增1”是规律，而“先增三次1然后保持不变然后再.

今天来聊聊聚类分析中最基础的一个算法：Kmeans。 Kmeans思想及算法流程： 首先Kmeans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。 版权声明：本文为优快云博主「数据小白的进阶之路」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明...