机器学习之聚类、主成分分析理论与代码实践

学习常用的聚类方法(K-means、层次聚类、密度聚类、谱聚类等),学习主成分分析的原理与实现方法

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中级27课时2020/02/04更新

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适合人群:

对机器学习感兴趣的人,想深入了解算法内部运行原理的人

你将会学到:

学习常用的聚类方法(K-means、层次聚类、密度聚类、谱聚类等),学习主成分分析的原理与实现方法

课程简介:

本课程讲解了无监督学习中的聚类方法和主成分分析方法。针对聚类算法详细讲解了K-means、层次聚类、密度聚类、谱聚类的原理及代码实践,针对主成分分析详细讲解了算法原理和2种不同的实现方式,即基于协方差矩阵的特征值分解算法和基于数据矩阵的奇异值分解算法。

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