ほしづきよ

摘要： 降维算法应用：数据压缩、数据可视化。 主成分分析(PCA)是最常见的降维算法。 在 PCA 中，我们要做的是找到一个方向向量（Vector direction），当我们把所有的数据 都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小。方向向量是一个经过原点 的向量，而投射误差是从特征向量向该方 阅读全文

摘要： 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。 此次我们学习聚类中的第一个算法——K-均值算法。K-均值算法本质就是重复将样本分配的类里面，不断的更新类的重心位置。 这里将围绕K-均值算法讨论目标优化、随机初始化和如何选择聚类数。 K-M 阅读全文