シンプルで粗製の理解と機械学習クラスタリングアルゴリズムの実装（）：、アルゴリズム、アプリケーション間の最大の違いをクラスタリング現実にクラスタリングし、分類アルゴリズムの概念

クラスタリングアルゴリズム

学習目標

• マスタークラスタリングアルゴリズムの実装プロセス
• 私たちは、理論、アルゴリズムK-手段を知っています
• 私たちは、評価モデルのクラスタリングアルゴリズムを知っています
• K-手段の長所と短所
• 道クラスタリングアルゴリズムの最適化を理解します
• アプリケーション関数kmeansクラスタリングタスクを達成
  

6.1はじめにクラスタリングアルゴリズム

1クラスタリングアルゴリズムを認識

異なるクラスタリング基準を使用して、異なるクラスタリング結果を生成します。

現実にはクラスタリングアルゴリズム1.1アプリケーション

• ユーザーの肖像画、広告を推奨、データセグメンテーション、検索エンジンのトラフィックが推奨され、悪意のあるトラフィックの識別
• ベースのスクリーニングをソートビジネスプッシュ位置情報、ニュースクラスタリング、
• セグメンテーション、次元削減、認識、外れ値検出、異常な消費クレジットカード、同じ遺伝子の発掘調査の機能性断片

クラスタリングアルゴリズムの1.2概念

クラスタリングアルゴリズム：

典型的な教師なし主に使用された学習アルゴリズムは、自動的にカテゴリに入るサンプルのようになります。

クラスタリングアルゴリズムに従って、サンプル間の類似性は、サンプルを異なるクラスタリング結果、類似度算出方法は、ユークリッド距離法を使用しているであろう異なる類似度計算方法の異なるカテゴリに分類されました。

最大の違い1.3クラスタリングと分類アルゴリズム

クラスタリングアルゴリズムは、教師なし学習アルゴリズムである、と分類アルゴリズムは、教師付き学習アルゴリズムです。