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无监督学习 聚类算法
概念#xff1a;
功能#xff1a;
应用场景#xff1a;
评判标准#xff1a;
划分聚类#xff1a; K-means聚类
逻辑实现#xff1a;
聚类方式
问题#xff1a;
解决#xff1a;
可能存在的问题#xff1a;
1.初始值对K-means聚…目录
无监督学习 聚类算法
概念
功能
应用场景
评判标准
划分聚类 K-means聚类
逻辑实现
聚类方式
问题
解决
可能存在的问题
1.初始值对K-means聚类的影响
2.K值对K-means聚类的影响
python实现
层次聚类
凝聚层次聚类
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层次聚类运行过程
层次聚类的问题
解决办法
MIN单连接
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密度可达
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优点
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聚类质量衡量 轮廓系数
数据降维
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算法过程
python实现 无监督学习 聚类算法
概念 功能 应用场景 评判标准 划分聚类 K-means聚类 逻辑实现 聚类方式
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1.初始值对K-means聚类的影响 2.K值对K-means聚类的影响 python实现 层次聚类 凝聚层次聚类 分裂层次聚类 层次聚类运行过程 层次聚类的问题 解决办法 MIN单连接 全连接 组平均 质心距离 层次聚类特点 python实现 密度聚类 相关概念 计算 密度可达 密度相连 实现 优点 缺点 聚类质量衡量 轮廓系数 数据降维 特征选择实现方法 代码实现 特征提取实现方法 PCA算法 算法过程 python实现