2020年3月1日
LDA和PCA降维
摘要： 一、LDA算法 基本思想：LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。 浅显来 阅读全文
posted @ 2020-03-01 15:11 技术研究与问题解决 阅读(529) 评论(0) 推荐(0)
聚类可视化
摘要： 1.k-means: https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/ 2.dbscan: https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-dbscan-clusteri 阅读全文
posted @ 2020-03-01 09:01 技术研究与问题解决 阅读(185) 评论(0) 推荐(0)