《吴恩达机器学习》13 无监督学习（聚类）

无监督学习（聚类） 前言 一、K-均值算法 1、定义 2、优化目标 二、使用技巧 1、随机初始化 2、选择聚类数 总结 前言 前面我们介绍了线性回归，逻辑回归，SVM等都是监督学习的算法，下面我们来介绍第一个非监督学习的算法——聚类（Clustering）。在非监督学习中，我们需要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，然后我们告诉这个算法，为我们找找这个数据的内在结构给定数据。我们可能需要某

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