kmeans是有监督还是无监督
kmeans是有监督还是无监督 -
kmeans是无监督。K-Means是一种无监督学习方法，用于将无标签的数据集进行聚类。其中K指集群的数量，Means表示寻找集群中心点的手段。人们研究处理无标签数据集的方法。面对无标签的数据集，我们期望从数据中找出一定的规律。一种最简单也最快速的聚类算法应运而生K-Means。核心思想很简单：物以类聚。随到此结束了？。
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。
kmeans是无监督。K-Means是一种无监督学习方法，用于将无标签的数据集进行聚类。其中K指集群的数量，Means表示寻找集群中心点的手段。人们研究处理无标签数据集的方法。面对无标签的数据集，我们期望从数据中找出一定的规律。一种最简单也最快速的聚类算法应运而生K-Means。核心思想很简单：物以类聚。随到此结束了？。
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。
实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。根据聚类中心，将所有样本点分为最相似的类别。这需要一个有效的后面会介绍。
所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法，属于无监督学习方法，这个方法要保证同一类的数据有相似的特征，如下图所示：#160; 根据样本之间的距离或者说是相似性（..
Kmeans聚类算法简介(有点枯燥) -
Kmeans是一种非监督学习，没有标签和其他信息来比较聚类结果。但是，我们还是有一些指标可以评估算法的性能。我们已经介绍过类的畸变程度的度量方法。本节为将介绍另一种聚类算法效果评估方法称为轮廓系数(Silhouette Coefficient)。轮廓系数是类的密集与分散程度的评价指标。它会随着类的规模增大而增大。彼此相距很远，本身说完了。
K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；而KNN是监督学习的分类算法，有对应的类别输出。KNN基本不需要训练，对测试集里面的点，只需要找到在训练集中最近的k个点，用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别。而K-Means则有明显的训练过程，找到k个类别的最佳质心，从而决定样本的簇类别。当然，两者也有一些相似等我继续说。
机器学习的常用方法有哪些? -
无监督学习是另一种常用的机器学习方法。在无监督学习中，算法从未标记的数据中学习，通常用于数据挖掘和聚类。常见的无监督学习算法有：聚类(如k-means)降维(如PCA)密度估计(如核密度估计)强化学习是机器学习的另一种方法，它模拟了人类或智能体在环境中学习的过程。在强化学习中，算法在执行某些动作到此结束了？。
2、无监督学习：我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。比如我们去参观一个画展，我们完全对艺术一无所知，但是欣赏完多幅作品之后，我们也能把它们分成不同的派别。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后面会介绍。
什么叫层次聚类分析 -
从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务等会说。
自监督学习，作为无监督学习的精华分支，通过巧妙地设计预设任务，如视觉领域的掩码语言模型和图像重构，从海量未标记数据中挖掘出宝贵的监督信号，从而在视觉和语言处理中取得了显著成就。它的魅力在于其对标签需求的降低，以及对错误标签的抵御能力。在时间序列建模的画卷中，预设任务的多样性令人瞩目。预测说完了。