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手把手教你在多种无监督聚类算法实现Python(附代码)

日期:2018-05-31点击:425

无监督学习是一类用于在数据中寻找模式的机器学习技术。无监督学习算法使用的输入数据都是没有标注过的,这意味着数据只给出了输入变量(自变量 X)而没有给出相应的输出变量(因变量)。在无监督学习中,算法本身将发掘数据中有趣的结构。

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人工智能研究的领军人物 Yan Lecun,解释道:无监督学习能够自己进行学习,而不需要被显式地告知他们所做的一切是否正确。这是实现真正的人工智能的关键!

监督学习 VS 无监督学习

在监督学习中,系统试图从之前给出的示例中学习。(而在无监督学习中,系统试图从给定的示例中直接找到模式。)因此,如果数据集被标注过了,这就是一个监督学习问题;而如果数据没有被标注过,这就是一个无监督学习问题。

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上图是一个监督学习的例子,它使用回归技术找到在各个特征之间的最佳拟合曲线。而在无监督学习中,根据特征对输入数据进行划分,并且根据数

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/598785
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