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李燕
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2016年3月3日
dimensionality reduction动机---data compression(使算法提速)
摘要: data compression可以使数据占用更少的空间,并且能使算法提速 什么是dimensionality reduction(维数约简) 例1:比如说我们有一些数据,它有很多很多的features,取其中的两个features,如上图所示,一个为物体的长度用cm来度量的,一个也是物体的长度是用
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posted @ 2016-03-03 21:57 李燕
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K-means:如何选择K(cluster的数目)
摘要: 目前决定cluster数目的常用方法是手动地决定cluster的数目 哪个K是正确的? 上图中的数据集,我们可以说它有4个clusters,也可以说它有2个clusters,但哪个是正确答案呢?其实这儿没有正确答案,数据集要划分的cluster的数目本来就是模拟两可的,可以是2个,3个,4个。这也是
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posted @ 2016-03-03 20:30 李燕
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K-means: 多次random initialization来避免bad局部最优
摘要: K-means algorithm initialize K-means算法中有一步为随机初始化cluster centroids,这步如何进行,我们将介绍一种运行比较好的方法,这种方法比其它初始化的方法都好 如何random initialize 如右图所示,两个不同的random initial
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posted @ 2016-03-03 14:48 李燕
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