第 12 屆 iThome 鐵人賽

DAY 6

1

影片教學

全民瘋AI系列系列第 6 篇

[Day 6] 非監督式學習 k-means 分群

12th鐵人賽人工智慧機器學習 python

2020-09-21 20:46:16

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非監督式學習k-means分群

今日學習目標

非監督式學習
- 何謂非監督式學習? 集群分析?
分群演算法介紹
- k-means 分群分類演算法

非監督式學習(Un-supervised learning)

訓練資料沒有標準答案、不需要事先以人力輸入標籤，故機器在學習時並不知道其分類結果是否正確。訓練時僅須對機器提供輸入資料(特徵)，並利用分群演算法自動從這些特徵中找出潛在的規則。

k-means 演算法

k-means 演算法的算法很簡單，僅一般加減乘除就好不需複雜的計算公式。

初始化:指定K個分群，並隨機挑選K個資料點的值當作群組中心值
分配資料點:將每個資料點設為距離最近的中心
計算平均值:重新計算每個分群的中心點

重複步驟2、3，直到資料點不再變換群組為止

本系列教學簡報 PDF & Code 都可以從我的 GitHub 取得！

[Day 5] 資料清理&前處理

[Day 7] 非監督式學習-降維(1)

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直播研討會

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參賽組數

1123 組

團體組數

52 組

累計文章數

23096 篇

完賽人數

656 人

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