- 機器學習基礎
- ML - 首頁
- ML - 簡介
- ML - 入門
- ML - 基本概念
- ML - 生態系統
- ML - Python 庫
- ML - 應用
- ML - 生命週期
- ML - 所需技能
- ML - 實現
- ML - 挑戰與常見問題
- ML - 限制
- ML - 真實案例
- ML - 資料結構
- ML - 數學基礎
- ML - 人工智慧
- ML - 神經網路
- ML - 深度學習
- ML - 獲取資料集
- ML - 類別資料
- ML - 資料載入
- ML - 資料理解
- ML - 資料準備
- ML - 模型
- ML - 監督學習
- ML - 無監督學習
- ML - 半監督學習
- ML - 強化學習
- ML - 監督學習 vs. 無監督學習
- 機器學習資料視覺化
- ML - 資料視覺化
- ML - 直方圖
- ML - 密度圖
- ML - 箱線圖
- ML - 相關矩陣圖
- ML - 散點矩陣圖
- 機器學習統計學
- ML - 統計學
- ML - 均值、中位數、眾數
- ML - 標準差
- ML - 百分位數
- ML - 資料分佈
- ML - 偏度和峰度
- ML - 偏差和方差
- ML - 假設
- 機器學習中的迴歸分析
- ML - 迴歸分析
- ML - 線性迴歸
- ML - 簡單線性迴歸
- ML - 多元線性迴歸
- ML - 多項式迴歸
- 機器學習中的分類演算法
- ML - 分類演算法
- ML - 邏輯迴歸
- ML - K近鄰演算法 (KNN)
- ML - 樸素貝葉斯演算法
- ML - 決策樹演算法
- ML - 支援向量機
- ML - 隨機森林
- ML - 混淆矩陣
- ML - 隨機梯度下降
- 機器學習中的聚類演算法
- ML - 聚類演算法
- ML - 基於質心的聚類
- ML - K均值聚類
- ML - K中心點聚類
- ML - 均值漂移聚類
- ML - 層次聚類
- ML - 基於密度的聚類
- ML - DBSCAN 聚類
- ML - OPTICS 聚類
- ML - HDBSCAN 聚類
- ML - BIRCH 聚類
- ML - 親和傳播
- ML - 基於分佈的聚類
- ML - 聚合聚類
- 機器學習中的降維
- ML - 降維
- ML - 特徵選擇
- ML - 特徵提取
- ML - 向後消除法
- ML - 前向特徵構造
- ML - 高相關性過濾器
- ML - 低方差過濾器
- ML - 缺失值比率
- ML - 主成分分析
- 強化學習
- ML - 強化學習演算法
- ML - 利用與探索
- ML - Q學習
- ML - REINFORCE 演算法
- ML - SARSA 強化學習
- ML - 演員-評論家方法
- 深度強化學習
- ML - 深度強化學習
- 量子機器學習
- ML - 量子機器學習
- ML - 使用 Python 的量子機器學習
- 機器學習雜項
- ML - 效能指標
- ML - 自動工作流程
- ML - 提升模型效能
- ML - 梯度提升
- ML - 自舉匯聚 (Bagging)
- ML - 交叉驗證
- ML - AUC-ROC 曲線
- ML - 網格搜尋
- ML - 資料縮放
- ML - 訓練和測試
- ML - 關聯規則
- ML - Apriori 演算法
- ML - 高斯判別分析
- ML - 成本函式
- ML - 貝葉斯定理
- ML - 精度和召回率
- ML - 對抗性
- ML - 堆疊
- ML - 輪次
- ML - 感知器
- ML - 正則化
- ML - 過擬合
- ML - P值
- ML - 熵
- ML - MLOps
- ML - 資料洩露
- ML - 機器學習的貨幣化
- ML - 資料型別
- 機器學習 - 資源
- ML - 快速指南
- ML - 速查表
- ML - 面試問題
- ML - 有用資源
- ML - 討論
機器學習 - 基於質心的聚類
基於質心的聚類是一類機器學習演算法，其目標是根據資料點到每個聚類質心的接近程度將資料集劃分為組或聚類。
聚類的質心是該聚類中所有資料點的算術平均值，並作為該聚類的代表點。
兩種最流行的基於質心的聚類演算法是：
K均值聚類
K均值聚類是一種流行的用於資料聚類的無監督機器學習演算法。它是一種簡單高效的演算法，可以根據資料的相似性將資料點分組到K個聚類中。該演算法首先隨機選擇K個質心，它們是每個聚類的初始中心。然後，每個資料點都被分配到其質心與其最接近的聚類。然後透過取聚類中所有資料點的平均值來更新質心。重複此過程，直到質心不再移動或達到最大迭代次數。
K中心點聚類
K中心點聚類是一種基於劃分的聚類演算法，用於將一組資料點聚類到“k”個聚類中。與使用資料點的平均值來表示聚類中心的K均值聚類不同，K中心點聚類使用一個代表性資料點（稱為中心點）來表示聚類中心。中心點是使它與聚類中所有其他資料點之間的距離之和最小化的資料點。這使得K中心點聚類比K均值聚類更能抵抗異常值和噪聲。
我們將在接下來的兩章中討論這兩種聚類方法。
廣告