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吳恩達機器學習入門筆記12/13-聚類與降維
時間 2020-07-04
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12 聚類-無監督學習算法之一 聚類試圖將數據集中的無標記樣本劃分爲若干個一般不相交的子集,每一個子集稱爲一個簇(cluster),每一個簇可能對應於一些潛在的概念html 聚類算法的兩個基本問題:性能度量和距離計算 12.1 性能度量 原則:同一簇樣本儘量類似,不一樣簇樣本儘量不一樣,即簇內類似度高 簇間類似度低web 將聚類結果與某個參考模型進行比較,稱爲外部指標 直接考察聚類結果不利用任何參
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