【臺大李宏毅ML課程】Lecture 13 Unsupervised Learning——Linear Dimension Reduction筆記
本節課主要講了兩種線性降維的方法——cluster和PCA，並從兩個角度解釋了PCA。最後講了一些關於矩陣分解的知識。 1.cluster cluster就簡單的帶過了，主要是k-means和HAC k-means原理： （1）先初始化k箇中心點ci (i=1,….,k) （2）如果樣本x離ci更近，就劃分到第i類 （3）更新每個類別的中心點 （4）重複（2）（3） 如何選擇K是個問題~ HAC（
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