機器學習入門筆記(九)----無監督學習

一、特徵 對於無標籤的數據，算法自動的解析出數據中的結構。 二、應用 市場細分、用戶關係網絡分析、星系數據分析等等 三、K均值算法 步驟： （1）隨機選取聚類中心 （2）計算與聚類中心的距離，進行分類 （3）計算每個分類的均值，作爲新的聚類中心 （4）重複2 3步驟，直到分類結果穩定 參數： （1）K分類個數 （2）數據 優化目標： c(i)爲第i個樣本所屬的聚類索引：1…K uk爲第k個聚類中心

>>阅读原文<<