学习目录:
内容目录:

无监督学习包含算法:
聚类:K-means(K均值聚类)
降维:PCA
K-means原理


API:

案例:


如何对无监督学习进行评估?




K-means算法总结:
特点:采用迭代式算法,直观易懂且实用
缺点:容易收敛到局部最优解(当k个初始点聚在一起的时候),可以使用多次聚类解决
应用场景:当没有目标值时,先做聚类,如何再进行分类

版权声明:本文为qq_45234219原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
学习目录:

聚类:K-means(K均值聚类)
降维:PCA









特点:采用迭代式算法,直观易懂且实用
缺点:容易收敛到局部最优解(当k个初始点聚在一起的时候),可以使用多次聚类解决
应用场景:当没有目标值时,先做聚类,如何再进行分类
