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2024 iThome 鐵人賽
DAY 12
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AI/ ML & Data

從資料處理到深度學習系列 第 12 篇

層次聚類

16th鐵人賽
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今天是第12天，今天是在比較前一天跟今天的差別，k均質聚類和層次聚類是常用的無監督學習，K均質昨天的探討過了，而層次聚類不需先指定群組，透過見構建層次結構逐漸合併或分割群組，他能更好的處理不規則形狀的資料分布，但計算量較大，適合小型資料集。


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聚類分析
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主成分分析
系列文
從資料處理到深度學習 共 30 篇
  1. 26
    模型解釋與公平（續）
  2. 27
    模型的部屬與生產化
  3. 28
    模型性能監控與維護
  4. 29
    項目總結
  5. 30
    總結反思
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