LR+SVM+BP+KMeans+哪=一=个属于无监督学习算法(
LR+SVM+BP+KMeans+哪一个属于无监督学习算法??？
Kmeans是聚类算法🐭🥀_🦛🏅，属于无监督学习🦈|_🐘。其它几个算法都是分类或回归算法🦏🦃|🦩🕊，属于有监督学习😀_-🎄😯。
无监督学习主要算法是聚类☘️|🐉*，聚类目的在于把相似的东西聚在一起💫🐤-——🎗，主要通过计算样本间和群体间距离得到🦚_🎀🦊，主要算法包括Kmeans🐰|🦋🐵、层次聚类🏓🐿——🥏😳、EM算法🦒-🤣🦦。
Kmeans是聚类算法🐭🥀_🦛🏅，属于无监督学习🦈|_🐘。其它几个算法都是分类或回归算法🦏🦃|🦩🕊，属于有监督学习😀_-🎄😯。
无监督学习主要算法是聚类☘️|🐉*，聚类目的在于把相似的东西聚在一起💫🐤-——🎗，主要通过计算样本间和群体间距离得到🦚_🎀🦊，主要算法包括Kmeans🐰|🦋🐵、层次聚类🏓🐿——🥏😳、EM算法🦒-🤣🦦。
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法🐑*——_😏🐂，是十大经典数据挖掘算法之一*🦏-🌝。K-means算法的基本思想是🐝😅-🐨：以空间中k个点为中心进行聚类😫|🤤，对最靠近他们的对象归类😌||🏉🌞。通过迭代的方法🧧_🙊，逐次更新各聚类中心的值🦇-——🐂，直至得到最好的聚类结果🐊🐝__😫。聚类属于无监督学习*😄_🌎🖼，以往的回归😱-|🦕、朴素贝叶斯🧿🤯-——🦝、SVM等都是有类别标签y的🐘🎭-🦧🧶，也等会说🎱|🎁。
maxsoft作为logistics二分类的改进版😩————😉🐄，天生适合多分类😝☹️|——🕸🌚；神经网络(如bp神经网络🎖-——🏑🦓，随机权神经网络*——|🐭😫，RBF神经网络等)*|🀄；通过建立多个支持向量机或者最小二乘支持向量机分类模型😆-😰，通过投票算法选择概率最大的分类标签🌹-_😏；也可以通过聚类算法(KNN🌟-🎫，kMeans等)等无监督学习算法实现分类*__🌷🤧。朴素贝叶斯分类器算法是最受欢迎的有帮助请点赞😆——🎨。
机器学习算法选择问题?？
可以选用的模型有🧶——🌻🌷：LogisticRegression🕹||🐚🐈、SVM💐🐫——🌷、NaiveBayes😩-🌛、DecisionTree🐡😠--🐡、KNN等🦅-|🌱🐈，较浅的神经网络也是可以的🐪————😼😞。2.如果你的数据没有标签😆——-🧶，就不太好办了⚾_🦎🌾，可以试试无监督的聚类方法看看有没有什么发现🐬|-😳🦠。如Kmeans😟-🏒。3.我做过的故障分类是有监督的🦦_——🪰*，零件属于某个子系统🎯🪅_|😢🌸，子系统又属于某个系统🦈——_*。我先对系统建模🐖|🤮🪀，..
1. 明确问题是有监督学习的分类问题还是无监督学习的聚类问题🐱🐅-_🏒，或者是半监督学习的奇异值检测问题🐩🐆_——🐤。2. 如果是无监督学习的异常值检测问题🌟*————🐑，根据我的测试结果🐬🐈⬛-🐬，可以首先尝试cluster.KMeans 和cluster.SpectralClustering 算法🐃🐼|_🦄🐓，然后使用ensemble.IsolationForest🍃🐋_🎇😬，neighbors.LocalOutlierFactor 等算法😞_——🐓🐺。3. 说完了🎊🦆-——🐩🎋。
机器学习的分类?？
算法(algorithm)🐺-🌤：即从假设空间中挑选模型的方法(等同于求解最佳的模型参数)🪳🎰_🎋🌸。机器学习的参数求解通常都会转化为最优化问题🎨————🐌，故学习算法通常是最优化算法😍🕊_|⚾，例如最速梯度下降法🦢_🐭、牛顿法以及拟牛顿法等🦇-_😧🐃。如果从学习方法方面来看的话🦍🙊-🐩，主要是归纳学习和演绎学习以及类比学习🏓|🎄😝、分析学习等🦓🦂||😲。如果是从学习方式方面来看到此结束了？🍀😾——🦝。
常见的算法🏐——_🤧😢，包括线性回归😅☹️——🐘🐓、回归树😅🐸-🍄🦅、神经网络🐪🎿_🌳🤖、SVM等😗✨————🐏🌥。二)无监督学习无监督学习*|🤤⭐️，即不存在目标变量😥|🕷🦉，基于数据本身*_🦚🪄，去识别变量之间内在的模式和特征🤕_🏑。例如关联分析🐯🥉|😥，通过数据发现项目A和项目B之间的关联性🤒🌱——🤐。例如聚类分析🐾|🦄🦝，通过距离🎨__🦗🌳，将所有样本划分为几个稳定可区分的群体😮_-🐪🤕。这些都是在没有目标变量监督下的模式识别和分析*|_🌏。
r_stuio回归函数的程序包是哪个??？
5🐰|🎲、无监督分类~聚类分析🕊🌒——-😸：【包】*🐗-🌚🦏：stats 【函数】👻⛈_🏒🦋：系统聚类🦋-——🦅🐡：hclust(d,method=”complete”😸🪱|🌪，members=NULL)快速聚类🐬😡-——⛅️：kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=“Hartigan-Wong”)距离函数🌗🐷|——🎴：dist(x,method=”euclidean”💮🏅-|🤢，diag=FALSE,upper=FALSE,p=2)【备注】🦁🐿——-😨🥎：1）CRAN的Cluster任务列表全面等我继续说🎄🎖——-🦌🦉。
一🦗🎁-🌦、Kmeans是非监督学习🧩😄——-🐖，无准确率🌛——-♟🌳，但可以阐述我们对老黄牛和南郭先生的发现🐺_|🏐，是符合管理常识的🐋♣|🐀*。SVM预测*|-🦏🐜，我们首先得到了一个关键结论🐔🎐__🦓，管理严格程度高⚾-_🐾、中🐵🤥|_🌲、低🪲_🐪🌿，对应员工表现中*|🐵、高🤖——-🦖、低🌪🐫_——🙃。这一结论的得出是符合常识规律的🏑||🎖，那么我们也可以反推认为算法是有效的🎉-|🧨🦄。二🐺-——🎳🦒、根据对过去员工数据+label进行SVM训练🐽🏸||👽，我们预测未来是什么🦜🐽_-🐈🦛。