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  • 人工智能算法篇:聚类算法的原理是什么?

    在热门的机器学习算法中,聚类算法是使用最广泛的算法。对于想了解有关机器学习算法更多知识的朋友而言,聚类算法是不可避免的焦点。那么,聚类算法的原理是什么?
    简而言之,聚类算法是一种“数据探索”分析方法,可帮助我们探索和发现大量数据中的数据结构。因此,想要弄清楚聚类算法原理的朋友,让我们一起来学习聚类算法吧!

    聚类算法的原理是什么?

    聚类算法做为十大经典数据挖掘算法之一,它也是最为经典的基于划分的聚类方法。聚类算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为k个类别,算法描述如下:

    第一步:适当选择k个类的初始中心,最初一般为随机选取;

    第二步:在每次迭代中,对任意一个样本,分别求其到k个中心的欧式距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类;

    第三步:利用均值方法更新该k个类的中心的值;

    第四步对于所有的k个聚类中心,重复前两步,类的中心值的移动距离满足一定条件时,则迭代结束,完成分类。总的来说,聚类算法的原理简单,效果也依赖于k值和类中初始点的选择。

    为什么说聚类算法是应用最广泛的机器学习算法呢?因为它解决了数据分析、模式识别、用户画像和广告推荐、新闻推送和图像分割等很多实际问题。关于聚类算法的原理大家都明白了吗?如果想要更加深入学习并理解聚类算法的原理,大家可以在博学谷官网进行免费的视频学习。该课程将会详细为大家讲解聚类算法的原理,算法效果的衡量标准,基于Kmeans算法进行改进的优化方法。另外,还会讲解DBSCAN、层次聚类、谱聚类、Mean
    Shift聚类、SOM聚类、AP聚类等高阶算法。最后课程会通过文本文档,客户价值两个综合实践案例,加强大家聚类算法的实际应用能力。最后完成课程的学习,大家可以通过k-means算法了解聚类算法的原理和基本流程,学会评估及优化聚类算法的方法并且深入了解其他常见聚类算法。

    关于聚类算法的原理和更多内容,尽在教育平台。当然,学习聚类算法也需要一定的Python编程基础,以及掌握一定的数学基础。如果大家没有这样的技术储备也没关系,可以继续在教育深入学习相关内容。

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