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什么是聚类算法?【机器学习入门】

更新时间:2021年04月30日15时42分 来源:传智教育 浏览次数:

什么是聚类算法?

聚类算法是一种典型的无监督学习算法,主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。

在聚类算法中根据样本之间的相似性,将样本划分到不同的类别中,对于不同的相似度计算方法,会得到不同的聚类结果,常用的相似度计算方法有欧式距离法。

聚类算法是无监督学习,只需要数据,而不需要标记结果,通过学习训练,用于发现共同的群体。


认识聚类算法

聚类准则

使用不同的聚类准则,产生的聚类结果不同。

聚类算法在现实中的应用

用户画像,广告推荐,Data Segmentation,搜索引擎的流量推荐,恶意流量识别

基于位置信息的商业推送,新闻聚类,筛选排序

图像分割,降维,识别;离群点检测;信用卡异常消费;发掘相同功能的基因片段

聚类算法的应用


聚类算法与分类算法最大的区别

聚类算法是无监督的学习算法,而分类算法属于监督的学习算法。



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