[如何正确使用「K均值聚类」? 1.k均值聚类模型 给定样本,每个样本都是m为特征向量,模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中,每个样本到其所属类的中心的距离最小,每个样本只能属于一个类.用C表示划分,他是一个多对一的函数,k均值聚类就是一个从样本到类的函数. 2.k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数. 首先,计算样本之间的距离,这里选欧氏距离平方. 然后定义样本与其所属类的中心之间的距离的总和为损失函数 其中为第l个类的均值或中心 ,是指示函数,取值1或…

机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN Day7,我们学习了K最近邻算法(k-NN),了解了其定义,如何工作,介绍了集中常用的距离和k值选择.Day8,作者转回之前的逻辑回归内容,推荐了Saishruthi Swaminathan的一篇文章. 身处墙内,这个链接无法打开.不过也不用跳墙看原文,找了一下,发现已有博主翻译过…

几张GIF理解K-均值聚类原理 k均值聚类数学推导与python实现 前文说了k均值聚类,他是基于中心的聚类方法,通过迭代将样本分到k个类中,使每个样本与其所属类的中心或均值最近. 今天我们看一下无监督学习之聚类方法的另一种算法,层次聚类: 层次聚类前提假设类别直接存在层次关系,通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树.在聚类树中,不同类别的原始数据点是树的最低层,树的顶层是一个聚类的根节点.创建聚类树有聚合聚类(自下而上合并)和分裂聚类(自上而下分裂)两种方法,分裂聚类一般…

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前情回顾 机器学习100天|Day1数据预处理100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析100天搞定机器学习|Day3多元线性回归100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归100天搞定机器学习|Day7 K-NN100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机100天搞定机器学习|Day11 实现KNN100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯100天搞定机器学习|Day16 通过内核技…

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