吴恩达机器学习课程12——无监督学习

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  • k-means聚类
    • 输入
    • 算法
    • 类别不明显
  • 优化目标
  • 随机初始化
  • 选取聚类数量
  • 如有不妥,请不吝指正~


k-means聚类

  • k-means聚类是当下比较火的一个无监督学习算法。我打算直接从k-means开始讲起,对于无监督学习的理解和定义我在前面已经做过相关工作了,大家还有不理解的可以移步之前的博客,我这里就直接从相关算法开始陈述了。
  • 吴恩达老师对于k-means算法的过程给出了一个非常通俗易懂的描述与演示:
    首先随机生成两点(如果是两类的话)作为聚类中心。
    吴恩达机器学习课程12——无监督学习_第1张图片
    而后重复执行下面的算法,直到效果不再改变。
    首先遍历所有数据点,将点分

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