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聚类算法简单总结

聚类 在无监督学习中,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律。在这类任务中,常用的算法是聚类(cluster)算法。聚类算法试图将样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集表明一个簇,也叫类别,通过这样的操作,可以将无规律的样本划分为一堆堆的样本子集合。

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DC学院学习笔记(十九):聚类算法(k均值、DBSCAN)

在样本中寻找自然集群,事先是不知道存在哪些集群的。聚类是无监督学习,本质是探索数据的结构关系,常用于对客户细分,对文章聚类等

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机器学习入门|聚类(二)

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DIY图像压缩——机器学习实战之K-means 聚类图像压缩:色彩量化

本文以图像压缩为例,介绍了机器学习的实际应用之一。

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