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机器学习课程,聚类模型

聚类模型 视频课程

课时时长:42分钟

 

概述

按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离。

 

引例

块状、带状数据聚类

基于数据集x(随机数生成的块状数据集),和x_ansio(随机数生成的带状数据集),使用Kmeans,高斯混合聚类建模,通过预测结果来优化类别数和聚类中心。