聚类算法的评估指标

相关推荐

• 原理 代码，总结了 11 种回归模型

  导读: 本文总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型,其中包括一些单模型及集成学习器. 保序回归.多项式回归.多输出回归.多输出K近邻回归.决策树回归.多输出决策树回归.AdaBoost回归.梯度提升 ...

• 人工智能基础课堂纪要8

  5.3 Boosting[**] 1.boosting集成原理 随着学习的积累从弱到强 2.实现过程 1.初始化训练数据权重,初始权重是相等的 2.通过这个学习器,计算错误率 3.计算这个学习期的投票 ...

• 【机器学习】总结了九种机器学习集成分类算法(原理 代码)

  大家好,我是云朵君! 导读: 本文是分类分析(基于Python实现五大常用分类算法(原理+代码))第二部分,继续沿用第一部分的数据.会总结性介绍集成分类算法原理及应用,模型调参数将不在本次讨论范围内. ...

• k-means聚类算法原理总结

  k-means算法是非监督聚类最常用的一种方法,因其算法简单和很好的适用于大样本数据,广泛应用于不同领域,本文详细总结了k-means聚类算法原理 . 目录 1. k-means聚类算法原理 2. k ...

• r语言聚类分析：k-means和层次聚类

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=2981 聚类分析算法很多,比较经典的有k-means和层次聚类法. k-means聚类分析算法 k-means的k就是最终聚集的簇数,这个要你事先自 ...

• 初识K-means算法

  K-means属于非监督机器学习算法,主要用于聚类分析.比如咱们收集某新闻网站的新闻数据,但是在采集过程中忘了收集新闻的新闻类别(假设一共采集了军事.政治.文化.教育四大类),现在我们需要对成千上万的 ...

• DBSCAN聚类算法详解

  DBSCAN全称如下 Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise 是一种基于密度的聚类算法,所谓密度,就是说样本的紧密程度对 ...

• 21句话入门机器学习

  这是一篇关于机器学习工具包Scikit-learn的入门级读物.对于程序员来说,机器学习的重要性毋庸赘言.也许你还没有开始,也许曾经失败过,都没有关系,你将在这里找到或者重拾自信.只要粗通Python ...

• K-means聚类：原理简单的聚类算法

  对于监督学习而言,回归和分类是两类基本应用场景:对于非监督学习而言,则是聚类和降维.K-means属于聚类算法的一种,通过迭代将样本分为K个互不重叠的子集. 对于K-means聚类而言,首先要确定的第 ...

• 【機器學習】聚类算法使用小结

  聚类算法使用小结 k-means 原理 优点 缺点 sklearn 调参 凝聚聚类 原理 优点 缺点 DBSCAN 原理 优点 缺点 sklearn 调参 高斯混合聚类 原理 优点 缺点 MeanSh ...