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关于常见的聚类算法的详解可以参见K均值聚类和高斯混合聚类一文。
本文内容仅适于机器学习初学者
可能刚接触机器学习过后都知道，聚类属于无监督学习的范畴，而分类问题是有监督学习里常见的任务，二者都有个划分类别的过程，为什么聚类方法不能用于分类呢？
我们做分类任务的时候首先需要一批已标注好的样本，这里的标注除了一个标签值以外，还需要的一个信息就是，标签，即坐标轴所代表的意义，比方说 垃圾邮件分类任务里标签的意义就是垃圾邮件， 猫狗大战里标签的意义就是是猫还是狗。 而聚类中不一样的是，它的类别只包含我们按照某种特征聚类方法得到的标签值，但究竟这个值所代表的类别，它对应的含义，是没有解释的。
3.k均值算法
1）.扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 2）.*自主编写K-means算法，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） 3）.用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示.... 查看详情
什么算法可以用来快速聚类折线形状的点？
】什么算法可以用来快速聚类折线形状的点？【英文标题】：Whatalgorithmcouldbeusedtofastclusteringpointinpolylineshape?【发布时间】：2014-04-0819:51:39【问题描述】：假设我们有一条由这样的2dpoints组成的线在给定活动点的输入的情况下，哪... 查看详情
11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。 答：（1）联系：分类与聚类都是对对象的一种划分，两者都用到了NN算法。 区别：分类是为了确... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。（1）简述分类与聚类的联系与区别。 分类是根据规则进行的，你把这个规则建立起来後还可以运用到其他尚未分类的数据，同时还可以根据新的已有类别数据修正分类规... 查看详情
3.k均值算法
1）.扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类随机抽出三张牌进行分类2 8 Q 取分类中的均值进行分类 3）.用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. &nbs... 查看详情
3.k均值算法
1）扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类一开始中心为：Q84： 重新分类后变成：Q82： 2）用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示 3）鸢尾花完整数据做聚类并用散点图... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
1、简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。分类与聚类：分类是一种有监督的算法，是在已经有目标分类的情况下对数据进行类别判断（朴素贝叶斯算法）。而聚类是一种无监督算法，是在建立模型... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习1）、简述分类与聚类的联系与区别。分类——分类是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习1）、简述分类与聚类的联系与区别。分类——分类是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习1）、简述分类与聚类的联系与区别。分类——分类是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不... 查看详情
WEKA 上针对 ECG 频率/幅度的良好聚类/分类算法是啥？
】WEKA上针对ECG频率/幅度的良好聚类/分类算法是啥？【英文标题】：Whatisagoodclustering/classificationalgorithmonWEKAforECGfrequencies/amplitudes?WEKA上针对ECG频率/幅度的良好聚类/分类算法是什么？【发布时间】：2016-08-1609:54:47【问题描述】：... 查看详情
11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。 答： （1）分类与聚类： 分类简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说... 查看详情
分类与聚类
...，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。聚类：不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据或者说用户聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。分类属于监督学习，聚类属于无监督学习。常见的分... 查看详情
11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法(代码片段)
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。 分类：根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类... 查看详情
机器学习算法聚类分析-2聚类算法的分类，层次聚类算法的选择
目录聚类算法的分类层次聚类的算法，单一聚类法（singlelink）完全链结法平均链结法中心链结法Ward’s法我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器学习算法】聚类算法... 查看详情
11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法(代码片段)
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。答：（1）分类和聚类： 联系： 分类和聚类都是把每一条记录归应到相应的类别里，都包含这一过程，... 查看详情
机器学习各个算法的应用场景
...似然估计法。主要应用在机器学习以及计算机视觉的数据聚类领域。lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在点击率预估、推荐系统等；s... 查看详情
机器学习各个算法的应用场景
...似然估计法。主要应用在机器学习以及计算机视觉的数据聚类领域。lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在点击率预估、推荐系统等；s... 查看详情