《吳恩達機器學習》13 無監督學習（聚類）

無監督學習（聚類） 前言 一、K-均值算法 1、定義 2、優化目標 二、使用技巧 1、隨機初始化 2、選擇聚類數 總結 前言 前面我們介紹了線性迴歸，邏輯迴歸，SVM等都是監督學習的算法，下面我們來介紹第一個非監督學習的算法——聚類（Clustering）。在非監督學習中，我們需要將一系列無標籤的訓練數據，輸入到一個算法中，然後我們告訴這個算法，爲我們找找這個數據的內在結構給定數據。我們可能需要某

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