NLP 中文文字聚類之無監督學習
在有監督學習方面，筆者已經講述了基於 ML 和 DL 的中文文字分類。本場 Chat 筆者將在文字相似性度量（聚類重點會用到上一篇中各種距離的度量）的基礎上，趁熱打鐵，在無監督學習方面，完成中文文字的聚類實戰。
你將主要學習到如下內容：
- 無監督學習的研究現狀。
- K-means 方法原理。
- DBSCAN 方法原理。
- NMF 方法原理。
- PCA 降維的原理及步驟。
- 實戰 TF-IDF 的中文文字 K-means 聚類。
- 實戰 Word2Vec 的中文文字 K-means 聚類。
- 聚類結果的視覺化。
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基於doc2vec的中文文字聚類及去重
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無監督學習之聚類2——DBSCAN
odi alt times 指標 pyplot shape otl 明顯 score 根據學生月上網時間數據運用DBSCAN算法計算： #coding=utf-8 import numpy as np import sklearn.cluster as skc from
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聚類是一個大的家族，常見的分類有6種，而各種聚類又有許多變型，這裡總結下常見聚類及其原理。在此只是為了方便自己記憶而寫的總結，當中有借鑑一些前輩的筆記，感激前輩。 1、劃分聚類： k—means演算法步驟： （1）提前假設k個簇，對於實際問題會有一些啟發式的選取
機器學習--無監督學習之K-means聚類方法
一、引言 從上次SVM之後幾節課講的是學習理論，這塊理論性比較深，我得好好消化一下。所以先總結一下第一個無監督的機器學習演算法，K-means聚類方法。 所謂無監督學習，就是資料樣本沒有標籤，要讓學習演算法自己去發現數據之間內在的一些結構和規律。就好比做題沒有標準答案，所以
《Python機器學習及實踐》----無監督學習之資料聚類
本片部落格是根據《Python機器學習及實踐》一書中的例項，所有程式碼均在本地編譯通過。資料為從該書指定的百度網盤上下載的，或者是sklearn自帶資料下載到本地使用的。 程式碼片段： # coding: utf-8 # 分別匯入numpy、matplot
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機器學習5-無監督學習與聚類
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【無監督學習】1：K-means聚類演算法原理
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聚類的評價指標（無監督學習）
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無監督學習是一種對不含標記的資料建立模型的機器學習正規化。 無監督學習應用領域： - 資料探勘 - 醫學影像 - 股票市場分析 - 計算機視覺