機器學習入門筆記聚類算法
sklearn # 聚類前
X = np.random.rand(100, 2)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o')
plt.show() # 聚類後
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X)
label_pred = kmeans.labels_
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=lab
相關文章
- 1. 機器學習筆記：聚類算法
- 2. 機器學習筆記6——無監督學習（聚類算法）
- 3. [機器學習算法]聚類學習
- 4. 機器學習入門筆記（七）：聚類
- 5. 機器學習入門筆記05-聚類
- 6. 機器學習入門|聚類（一）
- 7. 機器學習入門|聚類（二）
- 8. 【機器學習】聚類算法：層次聚類、K-means聚類
- 9. 斯坦福機器學習筆記（六）——K-Means聚類算法
- 10. Stanford機器學習筆記-9. 聚類(K-means算法)
- 更多相關文章...
- • Memcached入門教程 - NoSQL教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
