案例:

　　現在手上有許多的文檔,需要將其按照類型(體育,財經,科技等)進行分類,也就是對文章進行分組或聚類.

分析:

　　如果手上有已經標記過類型的數據,可以將其作為訓練集進行學習.

　　那么這是否是一個多元分類問題?

其實是監督學習問題

現在我們有一堆無標簽的文檔,打算推斷出相關文章的分組向量.

　　Input:文檔向量

　　Output:集群標簽

這是一個無監督學習任務.

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怎樣去定義一個集群:

　　集群用中心和形狀來定義.

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以形狀來判斷,上方1號點明顯應屬于橢圓形集群.而若是以距離來看,2號點明顯屬于圓形集群.

聚類算法:k-means

　　k均值算法(k-means):固定k個集群,看每個集群的平均值.只考慮集群中心,以此來將數據點分不到不通的集群中.

步驟:

1.初始化集群中心

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2.把所有數據點分給離它最近的集群中心.(沃羅諾伊鑲嵌算法)

3.將聚類中心修改為指定的觀測值的平均值.

4.重復前面的步驟,直到結果收斂.

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其他的例子:

　　1.圖像分類

　　2.疾病分類

　　3.商品分類

　　4.網頁搜索優化

　　5.房價預測

　　6.預測犯罪率

end

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課程:機器學習基礎：案例研究(華盛頓大學)

視頻鏈接:?https://www.coursera.org/learn/ml-foundations/lecture/EPR3S/clustering-documents-task-overview

week4?Clustering models and algorithms

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轉載于:https://www.cnblogs.com/redheat/p/9287970.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习基础6--集群模型和算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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