吴恩达机器学习笔记week 8

  本周主要讲的是聚类和降维。 聚类   聚类是一种无监督的学习，应用实例有把一堆文章按主题分类，将T恤的尺寸分成几类，例如SML号等。这里讲的是K-Means。 K-Means其实原理很简单，主要是三步： 初始化K类的初始中心点。 计算每一个样本点到K中心点的距离，找出最小的距离，就定这个点为第k类。 计算每一类所有样本的均值点，更新中心点。 重复2.3.直到算法收敛。 所以其实K-Means的

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