機器學習聚類問題

阿新 • • 發佈：2021-02-17

一.概述
1.概念:

"聚類"(Clustering)是指按某個標準把資料集分割成不同的類(稱為"簇"),使同1個簇內的資料大小盡可能相似,而不同簇中的資料物件儘可能不相似.
聚類和分類的區別在於,聚類不會預設類別.也就是說,聚類屬於無監督學習

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2.常用演算法的分類

參見:https://blog.csdn.net/count_on_me/article/details/82193745

(1)基於劃分的聚類:

(2)基於層次的聚類:

(3)基於密度的聚類:

(4)基於網格的聚類:

(5)基於模型的聚類:

(6)基於模糊的聚類:

二.相關演算法

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技術標籤：# 機器學習機器學習聚類一.概述 1.概念: "聚類"(Clustering)是指按某個標準把資料集分割成不同的類(稱為"簇"),使同1個簇內的資料大小盡可能相似,而不同簇中的資料物件儘可能不相

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