Udacity 数据分析进阶课程笔记L39：聚类

作者: 有刺客 | 来源:发表于2018-04-19 20:16 被阅读0次

Udacity 数据分析进阶课程笔记L39：聚类
机器学习笔记（17）：聚类（2）
Udacity 商业数据分析课程笔记
Udacity 数据分析进阶课程笔记L37：回归
层次聚类分析案例（三）
Udacity 数据分析进阶课程笔记L38：异常值
Udacity 数据分析进阶课程笔记L42：特征选择
Udacity 数据分析进阶课程笔记L41：文本学习
Udacity 数据分析进阶课程笔记L40：特征缩放
Udacity 数据分析进阶课程笔记L44：交叉验证

聚类算法是一种非监督类型的机器学习算法，并通过电影分类解释聚类算法应用场景。
K-Means算法
- 讲解：确定聚类（簇）中心，通过计算各点到中心的距离，迭代优化中心的位置；
- 一个在线演示链接；
- 确认要聚类的数量，是使用K-Means算法时遇到的挑战之一；
- 在一些情况下，多次使用K-Means算法聚类的结果可能不一致，尤其是数据分布无明显特征的时候。
K-Means算法的局限性
- K-Means是一种爬山算法hill climbing algorithm，其结果非常依赖于初试聚类中心的位置；
- 局部最小值
聚类迷你项目

Udacity 数据分析进阶课程笔记L39：聚类
聚类算法是一种非监督类型的机器学习算法，并通过电影分类解释聚类算法应用场景。 K-Means算法讲解：确定聚类（簇...
机器学习笔记（17）：聚类（2）
本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第17篇，介绍了什么是聚类（2），介绍软聚类（高斯混合聚...
Udacity 商业数据分析课程笔记
数据库原理与SQL基础实体关系图实体关系图 (entity relationship diagram，ERD)...
Udacity 数据分析进阶课程笔记L37：回归
通过大量小练习，直观学习：判断连续与离散分布简单的回归方程，斜率slope和截距intercept的概念使用回归方...
层次聚类分析案例（三）
之前的笔记：聚类介绍：点这里层次聚类分析案例（一）层次聚类分析案例（二）案例三：基因聚类获取全基因组表达数据的...
Udacity 数据分析进阶课程笔记L38：异常值
通过3个联系，直观认识异常值outliers 异常值检测/删除算法：训练->删除误差最大的10%数据->再训练使用...
Udacity 数据分析进阶课程笔记L42：特征选择
方法一：加入新特征的通过直觉构建代码实现可视化评估重复上述过程警惕特征漏洞任何人都有可能犯错—要对你得到的结果持...
Udacity 数据分析进阶课程笔记L41：文本学习
通过练习了解词袋及其属性：无序文本长度影响算法结果对复合短语处理能力不足在sklearn中的使用CountVec...
Udacity 数据分析进阶课程笔记L40：特征缩放
通过衣服尺码的例子，介绍一种使用特征缩放的简单情况一种简单的特征缩放公式（归一化）和实现归一化特征缩放公式 sk...
Udacity 数据分析进阶课程笔记L44：交叉验证
sklearn中的cross validation from sklearn import cross_valid...