工智能基础知识总结--聚类算法

发布时间:2024年01月12日
  1. 什么是聚类算法

    聚类是一种机器学习技术,它涉及到数据点的分组。给定一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上,同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征,而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法,是许多领域中常用的统计数据分析技术。

  2. 高斯混合聚类(GMM)

    GMM在EM算法一节介绍。下面K-Means的推导也会用到GMM。

  3. K均值聚类(K-Means)

    K-Means是最基础和普及的聚类算法,需要事先指定聚类数K,算法流程为:

    • 随机选择K个点 μ 1 , μ 2 , . . . ,
文章来源:https://blog.csdn.net/Runnymmede/article/details/135517868
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。