吳恩達機器學習筆記week 8

  本週主要講的是聚類和降維。 聚類   聚類是一種無監督的學習，應用實例有把一堆文章按主題分類，將T恤的尺寸分成幾類，例如SML號等。這裏講的是K-Means。 K-Means其實原理很簡單，主要是三步： 初始化K類的初始中心點。 計算每一個樣本點到K中心點的距離，找出最小的距離，就定這個點爲第k類。 計算每一類所有樣本的均值點，更新中心點。 重複2.3.直到算法收斂。 所以其實K-Means的

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