机器学习算法复习--层次聚类2

最新推荐文章于 2025-06-04 17:21:54 发布
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分类专栏： 论文写作
本文分享了来自优快云和CNBlog的两篇技术文章链接，涵盖了丰富的编程知识和实践经验，适合广大程序员阅读。
机器学习05-聚类算法（python）
weixin_41645791的博客
09-14 2281
首先随机选择 3 名学生的成绩作为质心，然后算法根据每个学生的成绩将他们分配到最近的质心组，最后通过迭代更新每组的中心点，直到不再变化。这是因为网站通过聚类算法分析了成千上万的用户购买行为，找到了和你相似的用户，并推荐给你他们喜欢的商品。没有事先给出类别标签，算法会通过计算样本之间的相似度，把相似的样本自动归到一个组里，不同的算法和距离衡量方法会产生不同的分组结果。你可以看到四个不同的散点图，这些图显示了随着簇的数量变化，数据被如何分成不同的组。，把相似的东西放在一组里，而把不同的东西分到不同的组中。
机器学习算法复习---聚类算法之KMeans
weixin_41926640的博客
11-25 525
了解基础的机器学习知识即了解基础的机器学习的一些名词但没有实现过机器学习算法的人观看且对python不了解的也可以看，每一处具有注释。本文使用的python3编译环境，与python2编译环境有一些差别，不过不影响大体。本文的理论部分以西瓜书和统计学习方法为参考，代码实现以机器学习实战为参考。 好！开始上代码！主要介绍聚类算法中的KMeans算法，其他的陆续更...
机器学习（九）~聚类
布拉拉巴卜拉的博客
06-02 259
机器学习（十三）~聚类1. 聚类1.1 相似度度量1.2 类特征1.3 类间距2. 原型聚类2.1 K-means2.2 学习向量量化2.3 高斯混合聚类3. 密度聚类4. 层次聚类4.1 三要素4.2 层次聚合聚类算法 1. 聚类 聚类既可用于发掘数据内在分布结构，又可作为其他学习任务的前驱过程（如提前探索有几种用户类型） 1.1 相似度度量 (1)闵可夫斯基距离 (2)马哈拉诺比斯距离 (3)相关系数 (4)夹角余弦 1.2 类特征 类均值、类的直径、类的样本散布矩阵与样本协方差矩阵 1.3 类间距
机器学习算法复习--层次聚类
weixin_34062329的博客
12-22 187
  层次聚类算法与之前所讲的顺序聚类有很大不同，它不再产生单一聚类，而是产生一个聚类层次。说白了就是一棵层次树。介绍层次聚类之前，要先介绍一个概念——嵌套聚类。讲的简单点，聚类的嵌套与程序的嵌套一样，一个聚类中R1包含了另一个R2，那这就是R2嵌套在R1中，或者说是R1嵌套了R2。具体说怎么算嵌套呢？聚类R1={{x1,x2},{x3},{x4,x5}嵌套在聚类R2={{x1,x2,x3},{x...
机器学习复习2--常见算法介绍
a3040218的博客
06-04 917
首先揭晓上一篇的问题答案假设您的电子邮件程序会观察收到的邮件是否被你标记为垃圾邮件。在这种Email客户端中，你点击“垃圾邮件”按钮，报告某些Email为垃圾邮件，不会影响别的邮件。基于被标记为垃圾的邮件，您的电子邮件程序能更好地学习如何过滤垃圾邮件。请问，在这个设定中，任务T是什么？1.将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件->T2.卡拿着你给邮件贴上垃圾邮件标签->E3.完成垃圾邮件/非正确分类的电子邮件数量->P由上一篇可以了解到，机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、强化学习等类别。
统计学习方法01-14.2 层次聚类
sanctuary03的博客
03-12 1104
本博客主要用于本人重新复习知识点，所有参考列在文尾。如有错误，希望一起交流。 层次聚类假设类别之间存在层次结构，将样本聚到层次化的类中。属于硬聚类 层次聚类 聚合聚类（自下而上聚类）（agglomerative） 分裂聚类（自上而下聚类）（divisive）（本博客不涉及） 聚合聚类 具体过程：对于给定的样本集合，开始将每个样本分到一个类 ==> 按照一定的规则，例如类间距离最小，将最满足规则条件的两个类进行合并 ==> 如此反复，每次减少一个类，直到满足停止条件，如所有样本聚为一类。.
机器学习-聚类-谱聚类算法笔记
10-01 1090
在学习谱聚类算法之前，首先复习一下：实对称阵的特征值是实数 实对称阵不同特征值的特征向量正交 令实对称矩阵为A，其两个不同的特征值λ1λ2对应的特征向量分别是μ1μ2； λ1λ2 μ1μ2都是实数或是实向量。 正式介绍谱聚类 　　谱和谱聚类 　　方阵作为线性算子，它的所有特征值的全体统称方阵的谱。　　方阵的谱半径为最大的特征值　　矩阵A的谱半径：(ATA)的最大...
机器学习算法复习-谱聚类
Alex.W.的机器学习之路
04-25 1688
来自http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2011/12/22/2297426.html 如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。 Spec
聚类算法K-Means
simliyzch的博客
07-14 3954
聚类算法K-Means
准研究生/研究生/人工智能/基础-机器学习入门资料机器学习备考复习资料机器学习概述特征工程分类算法回归与聚类算法.zip
10-31
分享一下机器学习相关资料：机器学习入门资料/机器学习备考/复习资料/机器学习概述/特征工程/分类算法/回归与聚类算法。此外，主页专栏“Python从入门到人工智能”持续人工智能知识更新中！也欢迎大家订阅、交流和...
机器学习期末复习题及答案
03-19
"机器学习期末复习题及答案" 机器学习是人工智能的一个分支，涉及到计算机科学、统计学、优化方法、信息论等多个领域。以下是机器学习的知识点总结： 单项选择题 1. 机器学习把数据集分成训练集和测试集，用于...
【机器学习】三、聚类算法原理
Asher117的博客
07-09 1019
机器学习包括有监督和无监督两种，而无监督中主要是聚类和降维算法。 对于聚类算法来说，最常用的是K-means算法和层次聚类方法，本文对这两种算法进行简答的介绍。 一、聚类算法的思想 聚类算法是将N个点聚到K个簇里面，聚类之后，类之间具有异质性，而同一类里面具有同质性。 二、K-means算法 K-means算法是聚类算法中最经典的算法，其思路如下： 确定聚类个数k 随机选取k个点作为初始中心点...
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09-08
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深度解析kmeans聚类算法与机器学习预测
机器学习关注如何使用算法从数据中学习，并用这些学习到的模式对未来数据进行预测或者决策。机器学习通常被分为三种主要类型：监督学习、无监督学习和强化学习。 二、聚类算法与kmeans 聚类算法是一种无监督学习...
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