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機器學習聚類算法簡介
時間 2021-01-08
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算法的目的 : 聚類算法是「無監督學習」中最常用的一個算法,通過對無標記訓練樣本的學習將數據集劃分成若干個不相交的子集,來解釋數據的內在性質以及規律,爲進一步數據分析提供基礎。也可以作爲一個單獨的過程,尋找數據內在的分佈結構 注意 : 類所對應的概念語義需要由使用者自己把握和命名。 對於一個算法的評估我們需要對這種算法進行量化,比如手對於一般的基礎算法,我們有時間複雜度、空間複雜度進行度量,對於監
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