SVM，聚類，凸優化，數據中心化和標準化變換，聚類法，譜系圖畫法——數據分析與R語言 Lecture 9

SVM，聚類，凸優化，數據中心化和標準化變換，聚類法，譜系圖畫法——數據分析與R語言 Lecture 9 SVM 優化目標 數學模型 凸優化 拉格朗日乘子法 KKT變換和對偶公式 支持向量機神經網絡 聚類 距離 dist（）函數 數據中心化 與 標準化變換 相似係數 （凝聚的）層次聚類法 各種類與類之間距離計算的方法 hclust（）函數 各種譜系圖畫法 對變量進行聚類分析 分多少個類？ SVM

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