K-Means演算法實現(Matlab)
K-Means演算法具體內容可以參考我部落格的相關文章,這裡只使用Matlab對其進行實現,其他內容不多贅述 K-Means演算法 1.生成隨機樣本點 首先利用 mvnrnd 函式生成3組滿足
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1. 隨機投影 (Random Projection) 首先,這是一種降維方法。之前已經介紹過相對普遍的PCA的降維方法,這裡介紹另一種降維方法Random Project。相比於PCA,他的好處可以這樣說
圖片經過處理後圖片會變成黑白無色彩的影象,但可以大概觀察到圖片中主體的輪廓資訊,而還原後的圖片的主體物件會被保留,圖片中其他內容會變模糊,,主體物件得以突出,通過機器學習完成對圖片的資訊的提取,圖片資訊可以儲存
K-Means 是一個超級簡單的聚類方法,說他簡單,主要原因是使用它時只需設定一個K值(設定需要將資料聚成幾類)。但問題是,有時候我們拿到的資料根本不知道要分為幾類,對於二維的資料,我們還能通過肉眼觀察法進行
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簡介 在我遇到的所有機器學習演算法中,KNN是最容易學會的。儘管它很簡單,但事實證明它在某些任務中非常有效(我們將在本文中看到)。 甚至於在某種情況下它是更好的選擇,畢竟它可以同時用於分類和迴歸問