和分类、回归方法相比，无监督学习算法的主要特性是输入数据是未标注过的（即没有给定的标签或分类），算法在没有任何铺助的条件下学习数据的结构。这带来了两点主要不同。首先，它让我们可以处理大量数据，因为数据不需要人工标注。其次，评估无监督算法的质量比较难，因为缺乏监督学习所用的明确的优秀测度。
2018-07-13 09:22
次聚类是基因表达数据分析中应用最广泛的聚类方法。层次聚
2023-05-24 10:45
系统聚类：也称为层次聚类，分类的单位由高到低呈树形结构，且所处的位置越低，其所包含的对象就越少，但这些对象间的共同特征越多。该聚
2018-02-24 08:43
本文开始介绍了聚类算法概念，其次阐述了聚类算法的分类，最后详细介绍了聚类
2018-04-26 10:56
Matlab 提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下： 方法一：直接聚类，利用 clusterdata 函数对样本数据进行一次
2018-05-18 15:04
无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。本文介绍用Python进行无监督学习的几种聚类算法，包括K-Means聚
2018-05-27 09:59
分享一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。
2022-07-30 10:25
与分类不同，分类是示例式学习，要求分类前明确各个类别，并断言每个元素映射到一个类别，而聚类是观察式学习，在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量，是无监督学习的一种。目
2018-02-12 16:42
有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚
2023-05-22 09:13
核心对象就是指的一个类的核心，满足两个条密度聚类的关键要素，初始的核心对象有很多，但是经过不断迭代整合后，核心对象越来越少，到最后一个类形成后，核心对象就是一个抽象的概
2023-03-01 10:25
