机器学习入门(十一):回归与聚类算法——无监督学习(K-means算法)

学习目录:
在这里插入图片描述

内容目录:

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

API:

在这里插入图片描述

案例:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

如何对无监督学习进行评估?

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qq_45234219/article/details/115053920