(六)机器学习---聚类与K-means

到本篇文章,我们先对前几篇所学习的算法进行一个回顾:

而本篇文章我们将会介绍聚类以及K-means算法。


分类问题 回归问题 聚类问题 各种复杂问题
决策树√ 线性回归√ K-means√ 神经网络√
逻辑回归√ 岭回归 密度聚类 深度学习√
集成学习√ Lasso回归 谱聚类 条件随机场
贝叶斯 层次聚类 隐马尔可夫模型
支持向量机 高斯混合聚类 LDA主题模型

目录

一.聚类及K-means算法

(1)聚类

(2)聚类的应用

(3)K-means

(4)K-means相似度计算

(5)K-means的损失函数

(6)小结

二.基于Scikit-learn实现聚类

(1)Python支持的K-means聚类实现

(2)K-means算法特点

三.聚类模型的性能评估

(1)聚类模型的性能评估------兰德指数

(2)聚类模型的性能评估------轮廓系数

(3)聚类模型性能评估的程序实现

(4)小结

四.常用聚类算法简介

(1)常用聚类方法

(2)基于密度的聚类------DBSCAN

(3)基于层次的聚类------BIRCH

(4)小结


一.聚类及K-means算法

(1)聚类

(2)聚类的应用

(3)K-means

(4)K-means相似度计算

(5)K-means的损失函数

(6)小结


二.基于Scikit-learn实现聚类

(1)Python支持的K-means聚类实现

(2)K-means算法特点


三.聚类模型的性能评估

(1)聚类模型的性能评估------兰德指数

(2)聚类模型的性能评估------轮廓系数

(3)聚类模型性能评估的程序实现

(4)小结


四.常用聚类算法简介

(1)常用聚类方法

(2)基于密度的聚类------DBSCAN

(3)基于层次的聚类------BIRCH

(4)小结

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