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07机器学习

无监督学习

将无标签数据输入到算法中，让算法找到隐含在数据中的结构

1.K均值算法

该算法为迭代算法，做两件事，进行簇分类和移动聚类中心

簇分类，遍历原始数据，确定每个数据分配给聚类中心

之前

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 之后

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 然后移动聚类中心，计算所有红点的均值，并将聚类中心移到那里，蓝点同理

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 然后重新分配

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然后不断重复这两步，直到聚类中心不在变化，点的颜色不在变化，可以结束了

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K均值算法可以用于分离不佳的簇

损失函数/失真代价函数

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 由于初始的聚类中心是随机选择的，最后结果为局部最优，为了达到全局最优，可以多初始化几次

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 K值选择

方法一

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方法二

2.降维 

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 主成分分析问题PCA

找到一个低维平面，然后将数据投影在上面，使蓝色线段平方值最小，蓝色线段又叫投影误差

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怎么降维？

1.先对数据进行预处理

2.计算协方差矩阵

3.计算该矩阵特征向量

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 对于目标维度k的选择

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 更高效的办法

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异常检测

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该检测算法具体步骤

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推荐系统

 基于内容

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协同过滤算法

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    原文地址：http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307 import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date; /** * @author vincent */public class TimerTest {  
  • erlang 部署 wudixiaotie erlang
    1.如果在启动节点的时候报这个错 ： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},     2.当generate时，遇到： ERROR
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他