聚类是有监督还是无监督
聚类属于有监督还是无监督 -
聚类属于无监督。最常见的无监督学习就是聚类分析，它可以在探索性数据分析阶段用于发现隐藏的模式或者对数据进行分组。其方法是将未标记的数据组织成类似的组，称为聚类，即集群是相似数据项的集合。聚类的主要目标是找到数据点的相似性，并将相似的数据点分到一个集群中。聚类分析内容非常丰富，有系统聚等会说。
聚类分析是无监督算法的理论与实现，聚类是无监督。简而言之，聚类不过是根据某些属性分离观察值。用更专业的术语来说，聚类是一种无监督的机器学习算法，是一种过程，通过该过程将观察值（数据）进行分组，以使相似的观察值彼此靠近。这是一种“无监督”算法，因为与有监督算法（例如随机森林）不同，您等会说。
聚类属于无监督。最常见的无监督学习就是聚类分析，它可以在探索性数据分析阶段用于发现隐藏的模式或者对数据进行分组。其方法是将未标记的数据组织成类似的组，称为聚类，即集群是相似数据项的集合。聚类的主要目标是找到数据点的相似性，并将相似的数据点分到一个集群中。聚类分析内容非常丰富，有系统聚等会说。
聚类分析是无监督算法的理论与实现，聚类是无监督。简而言之，聚类不过是根据某些属性分离观察值。用更专业的术语来说，聚类是一种无监督的机器学习算法，是一种过程，通过该过程将观察值（数据）进行分组，以使相似的观察值彼此靠近。这是一种“无监督”算法，因为与有监督算法（例如随机森林）不同，您等会说。
聚类是无监督的学习算法，分类是有监督的学习算法。所谓有监督就是有已知标签的训练集(也就是说提前知道训练集里的数据属于哪个类别),机器学习算法在训练集上学习到相应的参数，构建模型，然后应用到测试集上。而聚类算法是没有标签的，聚类的时候，需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。聚类的目的是把相似的样本有帮助请点赞。
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（..
无监督学习可以进一步分为( )和聚类问题。 -
聚类是一种典型的无监督学习任务。给定一组数据X（维度为d），目标是将它分成K类。相比于由上到下分割层级树，现在分级聚类算法的主流思想是由下到上构建层级树；起初每个样本点都是一个单独的聚类；通过迭代，不断合并相似度最高的两个cluster, 直到到达根节点，此时所有样本点被归为一个大类。AHC等我继续说。
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。
求大神指导,聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念中到底是什么关系...
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。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，..
聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。分类分析和聚类分析，分别是挖掘中分析这两种方法（分类和聚类）的方法，比如分类分析的内容有分析在此样本情况下能够被分类的程度，并且依据此分析重新分布数据，使得数据更容易被分析，相关技术有多类判别分析、主成分分析希望你能满意。
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，本身等我继续说。
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。这需要一个有效的到此结束了？。