【學習筆記】李宏毅2020ML&DL課程 13_1 Unsupervised Learning
Clustering 選擇適當的cluster，有比較empirical的方法。 最常用的方法K-means： 假設要把X分成K個clusters 找center，要K個clusters就需要K個center。可以隨即找K個vector作爲K個center。 然後重複以下的事情： 1）對training data每一個的x，判斷他們屬於1到K的哪個cluster，假設跟第i個cluster最接近的
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