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2019-07-20   来源:人民日报   参与互动参与互动
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白素贞的家住在哪t-SNE聚类上图是一个监督学习的例子,它使用回归技术找到在各个特征之间的最佳拟合曲线。而在无监督学习中,根据特征对输入数据进行划分,并且根据数据所属的簇进行预测。如上所示,左图是没有进行分类的原始数据,右图是进行聚类之后的数据(根据数据本身的特征将其分类)。当给出一个待预测的输入时,它会基于其特征查看自己从属于哪一个簇,并以此为根据进行预测。人工智能研究的领军人物YanLecun,解释道:无监督学习能够自己进行学习,而不需要被显式地告知他们所做的一切是否正确。这是实现真正的人工智能的关键!

金庸群侠传x无敌2000血紫色:Setosa,绿色:Versicolor,黄色:VirginicaDBSCAN(带噪声的基于密度的空间聚类方法)是一种流行的聚类算法,它被用来在预测分析中替代K均值算法。它并不要求输入簇的个数才能运行。但是,你需要对其他两个参数进行调优。本文简要介绍了多种无监督学习算法的Python实现,包括K均值聚类、层次聚类、t-SNE聚类、DBSCAN聚类。在本文中,我们使用Iris数据集来完成初级的预测工作。这个数据集包含150条记录,每条记录由5个特征构成花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度、萼片宽度、花的类别。花的类别包含IrisSetosa、IrisVIrginica和IrisVersicolor三种。本文中向无监督算法提供了鸢尾花的四个特征,预测它属于哪个类别。

女人笑声录音大全DBSCAN聚类聚类分析层次聚类在这里,具备4个特征(4维)的Iris数据集被转化到二维空间,并且在二维图像中进行展示。类似地,t-SNE模型可用于具备n个特征的数据集。

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【责任编辑:韩辉】
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