機器學習總結（lecture 8）算法：K均值聚類K-means（無監督）
lecture 8：K-means聚類（無監督） 目錄 lecture 8K-means聚類無監督 目錄 1K-means思想 2K-means算法和目標函數 3選擇聚類數K 4K-means優缺點 1K-means思想 聚類算法clutering只是無監督學習的一種，不是所有的無監督學習都是聚類算法 K-means也是聚類算法中最簡單的一種。但是裏面包含的思想卻是不一般。 K-means算法是將
相關文章
- 1. 機器學習算法---無監督學習，k-means聚類
- 2. k聚類算法（均值聚類）的實現（無監督學習）
- 3. 機器學習--無監督學習之K-means聚類方法
- 4. 05_無監督學習--聚類模型--K 均值
- 5. 吳裕雄 python 機器學習——K均值聚類KMeans模型
- 6. 機器學習（十六）無監督學習、聚類和KMeans聚類
- 7. 入門機器學習(十五)--無監督學習(K均值)
- 8. K-均值聚類算法
- 9. 無監督分類：聚類分析（K均值）
- 10. K-means聚類算法（無監督學習算法）
- 更多相關文章...
- • XML 總結 下一步學習什麼呢？ - XML 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • 算法總結-回溯法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Window下Ribbit MQ安裝
- 2. Linux下Redis安裝及集羣搭建
- 3. shiny搭建網站填坑戰略
- 4. Mysql8.0.22安裝與配置詳細教程
- 5. Hadoop安裝及配置
- 6. Python爬蟲初學筆記
- 7. 部署LVS-Keepalived高可用集羣
- 8. keepalived+mysql高可用集羣
- 9. jenkins 公鑰配置
- 10. HA實用詳解
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
