シンプルで粗製の理解と機械学習クラスタリングアルゴリズムの実装(VIII):機械学習アルゴリズム選択ガイド

クラスタリングアルゴリズム

学習目標

  • マスタークラスタリングアルゴリズムの実装プロセス
  • 私たちは、理論、アルゴリズムK-手段を知っています
  • 私たちは、評価モデルのクラスタリングアルゴリズムを知っています
  • K-手段の長所と短所
  • 道クラスタリングアルゴリズムの最適化を理解します
  • アプリケーション関数kmeansクラスタリングタスクを達成
    ここに画像を挿入説明

6.8アルゴリズムの選択ガイド

  • プロセスの計算については、計算するための適切なアルゴリズムを選択する方法を、あなたは公式scikit学ぶことにより、与えられた指針を参照することができます。

[画像ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい、チェーンが失敗したダンプ、直接アップロードダウン画像を保存することをお勧めします(IMG-g7YrVLoe-1583251940001)(../画像/ scikit-学ぶ%E7%AE%97%E6%B3% 95%E9%80%89%E6%8B%A9%E8%B7%AF%E5%BE%84%E5%9B%BE.png)]

  • アルゴリズムの概要

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転載: blog.csdn.net/qq_35456045/article/details/104645368