相信大家都知道，機器學習中有很多的演算法，我們在進行機器學習知識學習的時候一定會遇到過很多的演算法，而機器學習中的svm演算法和聚類演算法都是比較重要的，我們在這篇文章中就重點給大家介紹一下這兩種演算法，希望這篇文章能夠幫助大家理解這兩種演算法。
機器學習演算法——svm
提道機器學習演算法就不得不說一說svm，這種演算法就是支援向量機，而支援向量機演算法是誕生於統計學習界，這也是機器學習中的經典演算法，而支援向量機演算法從某種意義上來說是邏輯回歸演算法的強化，這就是通過給予邏輯回歸演算法更嚴格的優化條件，支援向量機演算法可以獲得比邏輯回歸更好的分類界線。不過如果通過跟高斯核的結合，支援向量機可以表達出非常複雜的分類界線，從而達成很好的的分類效果。核事實上就是一種特殊的函式，最典型的特徵就是可以將低維的空間對映到高維的空間。
於是問題來了，如何在二維平面劃分出乙個圓形的分類界線？其實我們在二維平面可能會很困難，但是通過核可以將二維空間對映到三維空間，然後使用乙個線性平面就可以達成類似效果。也就是說，二維平面劃分出的非線性分類界線可以等價於三維平面的線性分類界線。接著，我們可以通過在三維空間中進行簡單的線性劃分就可以達到在二維平面中的非線性劃分效果。而支援向量機是一種數學成分很濃的機器學習演算法。在演算法的核心步驟中，有一步證明，即將資料從低維對映到高維不會帶來最後計算複雜性的提公升。於是，通過支援向量機演算法，既可以維持計算效率，又可以獲得非常好的分類效果。因此支援向量機在90年代後期一直佔據著機器學習中最核心的地位，基本取代了神經網路演算法。
機器學習演算法——聚類演算法
說完了svm，下面我們給大家介紹一下聚類演算法，前面的演算法中的乙個顯著特徵就是我的訓練資料中包含了標籤，訓練出的模型可以對其他未知資料**標籤。在下面的演算法中，訓練資料都是不含標籤的，而演算法的目的則是通過訓練，推測出這些資料的標籤。這類演算法有乙個統稱，即無監督演算法。無監督演算法中最典型的代表就是聚類演算法。而聚類演算法中最典型的代表就是k-means演算法。這一演算法被廣大朋友所應用。
現在，我們可以清楚認識到機器學習是乙個綜合性很強的學科。在這篇文章中我們給大家介紹了很多關於機器學習中的支援向量機和聚類演算法的相關知識，通過這些知識我們不難發現機器學習中有很多有用的演算法，熟練掌握這些演算法是我們真正學會機器學習的必經之路。
機器學習 聚類 密度聚類演算法
一，介紹 密度聚類演算法有多種，我們這裡主要介紹一種著名的密度聚類演算法 dbscan。首先，我們通過下圖了解幾個概念 1 鄰域，與中心x距離不超過 距離，如上圖紅色虛線圈 2 核心物件，確定聚類的初始點，如上圖的x1 3 密度直達，在聚類核心物件鄰域內的點，如上圖x2由x1密度直達 4 密度可達，...
機器學習 聚類演算法
k means演算法 聚類概念 無監督問題 我們手裡沒有標籤了 難點 如何評估，如何調參 聚類 相似的東西分到一組 k means演算法 基本概念 要得到簇的個數，需要指定k值 距離的度量 常用歐幾里得距離和余弦相似度 先標準化 優化目標 質心 均值，即向量各維取平均即可 k means演算法 工作...
機器學習 聚類演算法
在無監督學習中，我們的訓練集可以寫成只有x 1 x x 1 x 2 x x 2 一直到x m x x m 我們沒有任何標籤 yyy。我們希望有一種演算法能夠自動的把這些資料分成有緊密關係的子集或是簇。演算法步驟綜述 k 均值是乙個迭代演算法，假設我們想要將資料聚類成n個組，其方法為 首先選擇k個隨機...