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sklearn(聚類和降維)
時間 2021-01-11
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聚類(clustering) 聚類(clustering),就是根據數據的「相 似性」將數據分爲多類的過程。 評估兩個不同樣本之間的「相似性」 ,通 常使用的方法就是計算兩個樣本之間的「距離」。 使用不同的方法計算樣本間的距離會關係到聚類 結果的好壞。 歐氏距離 歐氏距離是最常用的一種距離度 量方法,源於歐式空間中兩點的距離。 其計算方法如下 曼哈頓距離 曼哈頓距離也稱作「城市街區距 離」,類似於
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