炼数成金数据分析课程---17、机器学习聚类算法（后面要重点看）

炼数成金数据分析课程---17、机器学习聚类算法（后面要重点看）

一、总结

一句话总结：

大纲+实例快速学习法

主要讲解常用聚类算法（比如K-means等）的原理及python代码实现：后面学习聚类的时候先学这个

 

1、聚类是什么？

将具有相似性的样本归为一类：让你将聚在一起的点分离开啊

 

2、聚类和分类的区别是什么？

聚类：无监督学习

分类：有监督学习

 

3、（凝聚的）层次聚类法 的思想是什么？

1开始时，每个样本各自作为一类

2规定某种度量作为样本之间的距离及类与类之间的距离，并计算之

3将距离最短的两个类合并为一个新类

4重复2-3，即不断合并最近的两个类，每次减少一个类，直至所有样本被合并为一类

 

4、各种类与类之间距离计算的方法？

◆离差平方和法——ward

◆类平均法——average

◆最大距离法—complete

 

5、动态聚类：K-means方法 的思想是什么？

1选择K个点作为初始质心

2将每个点指派到最近的质心，形成K个簇（聚类）

3重新计算每个簇的质心

4重复2-3直至质心不发生变化

 

 

 

 

二、内容在总结中

 

 

week14