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coursera機器學習課程第八週——課程筆記(一)
時間 2021-07-10
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Clustering K-means算法是硬聚類算法,是典型的基於原型的目標函數聚類方法的代表,它是數據點到原型的某種距離作爲優化的目標函數,利用函數求極值的方法得到迭代運算的調整規則。K-means算法以歐式距離作爲相似度測度,它是求對應某一初始聚類中心向量V最優分類,使得評價指標J最小。算法採用誤差平方和準則函數作爲聚類準則函數。 典型的supervised learning: 有一組
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