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原创 聚类入门笔记
聚类入门笔记聚类概念聚类算法分类几种典型聚类算法K均值算法流程过程优缺点K最近邻算法(KNN)流程过程优缺点层次聚类算法过程特点密度聚类算法指导思想特点DBSCAN(有代表性的基于密度的聚类算法)算法流程 聚类概念 聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大,而类别间的数据相似度较小。 聚类中没有任何指导信息,完全按照数据的分布进行类别划分。聚类的大小和结构都没有事先假定。 聚类算法分类 几种典型聚类算法 K均值算法 流程 过程 设置初始类别数K
2020-10-08 15:18:04 173
空空如也
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