機器學習常用算法的優缺點之聚類算法和排序算法

在機器學習中，有兩種算法是比較常見的，分別是K-Means聚類和排序算法，在這篇文章中我們就簡單給大家介紹一下關於這兩種算法的優缺點，方便大家能夠更好了解這兩種算法。 首先給大家介紹一下K-Means聚類算法，其實這是一種簡單的聚類算法，具體就是把n的對象根據他們的屬性分爲k個分割，k< n。 算法的核心就是要優化失真函數J,使其收斂到局部最小值但不是全局最小值。 那麼這種算法的優點是什麼呢？第一

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