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均一性：一个簇只包含了一个类别的样本，则满足均一性 完整性：同类别的样本被归类到相同的簇中，则满足完整性 若使得聚类的簇一直减小，直到剩下一个簇，那么这个聚类的完整性是最好的，但是，均一性是最差的。 同理，若n个样本被分为了n个簇，那么这个聚类的均一性一定是最好的，但是完整性确是最差的. 这两个是相 阅读全文
posted @ 2019-12-08 19:02
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1.分层聚类的介绍 分层聚类法（hierarchical cluster method）一译“系统聚类法”。聚类分析的一种方法。其做法是开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的样品（即距离最小的群品）首先聚为小类，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。 一 阅读全文
posted @ 2019-12-04 20:59
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1.DBSCAN介绍 密度聚类方法的指导思想是，只要样本点的密度大于某阈值，则将该样本添加到最近的簇中。 这类算法能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点，可发现任意形状的聚类，且对噪声数据不敏感。但计算密度单元的计算复杂度大，需要建立空间索引来降低计算量。 DBSCAN 密度最大值算法 阅读全文
posted @ 2019-12-04 19:55
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1.什么是K-Means？ K均值算法聚类 关键词：K个种子，均值聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. K-Me 阅读全文
posted @ 2019-12-04 09:03
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1.什么是非负矩阵分解？ NMF的基本思想可以简单描述为：对于任意给定的一个非负矩阵V，NMF算法能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得满足 ，从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。如下图所示，其中要求分解后的矩阵H和W都必须是非负矩阵。 分解前后可理解为：原始矩阵的列向量是对左 阅读全文
posted @ 2019-12-03 21:33
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1.什么是LDA？ LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，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。LDA的思想可以用一句话概括，就是“*投影后类内方差最小，类间方差最大*”。 什么意思呢？ 我们要将 阅读全文
posted @ 2019-12-03 21:05
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1.什么是PCA？ PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序 阅读全文
posted @ 2019-12-03 20:30
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1.为什么要进行数据降维？ 在实际的机器学习项目中，特征选择/降维是必须进行的，因为在数据中存在以下几个方面的问题： 数据的多重共线性：特征属性之间存在着相互关联关系。多重共线性会导致解的空间不稳定， 从而导致模型的泛化能力弱； 高纬空间样本具有稀疏性，导致模型比较难找到数据特征； 过多的变量会妨碍 阅读全文
posted @ 2019-12-03 19:31
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1.什么是随机森林？ 随机森林其实就是多棵决策树. 通过对样本重新采样的方法得到不同的训练样本集，在这些新的训练样本集上分别训练学习器，最终合并每一个学习器的结果，作为最终的学习结果，其中，每个样本的权重是一样的.具体过程如下： 在该 方法中，b个学习器之间彼此是相互独立的，这样的特点使该方法更容易 阅读全文
posted @ 2019-11-30 15:37
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1.什么是决策树 决策树是一种解决分类问题的算法。 决策树采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。 决策树由下边几种元素组成： 根节点：包含样本的全集 内部节点：对应特征属性测试 叶节点：代表决策的结果 预测时，在树的内部节点处用某一属性值进行判断，根据判断结果决定进入哪个分支节点，直到到达叶节 阅读全文
posted @ 2019-11-30 15:07
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