1. 聚类算法都是无监督学习吗?

什么是聚类算法?聚类是一种机器学习技术,它涉及到数据点的分组。给定一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上,同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征,而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法,是许多领域中常用的统计数据分析技术。

常用的算法包括K-MEANS、高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)、自组织映射神经网络(Self-Organizing Map,SOM)

2. k-means(k均值)算法

2.1 算法过程

K-均值是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组。

K-均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成 n 个组,其方法为:

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    K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型),通俗易懂,先收藏了!的更多相关文章

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