Udacity 数据分析进阶课程笔记L39：聚类

  1. 聚类算法是一种非监督类型的机器学习算法，并通过电影分类解释聚类算法应用场景。
  2. K-Means算法
    • 讲解：确定聚类（簇）中心，通过计算各点到中心的距离，迭代优化中心的位置；
    • 一个在线演示链接；
    • 确认要聚类的数量，是使用K-Means算法时遇到的挑战之一；
    • 在一些情况下，多次使用K-Means算法聚类的结果可能不一致，尤其是数据分布无明显特征的时候。
  3. K-Means算法的局限性
    • K-Means是一种爬山算法hill climbing algorithm，其结果非常依赖于初试聚类中心的位置；
    • 局部最小值
  4. 聚类迷你项目
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