KNN和K-Means

时间 2019-12-06

标签 knn means 繁體版

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分类是指有监督的学习，即要分类的样本是有标记的，类别是已知的；html 聚类是指无监督的学习，样本没有标记，根据某种类似度度量把样本聚为k类。算法 KNN算法的核心思想是若是一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具备这个类别上样本的特性。该方法在肯定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。微信 https://ba

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1. Kmeans、Kmeans++和KNN算法比较
2. KNN与Kmeans的区别
3. KNN Kmeans原理与不同
4. （系列笔记）20.由KNN引出KMeans
5. Kmeans算法与KNN算法的区别
6. 机器学习/深度学习笔试面试——Kmeans和KNN
7. knn/kmeans/kmeans++/Mini Batch K-means/Affinity Propagation/Mean Shift/层次聚类/DBSCAN 区别
8. 从有监督到无监督：由 KNN 引出 KMeans
9. 二分的kmeans、Kmeans++、
10. KMeans
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