人工智能基础算法简介2（K均值聚类，层次聚类）

深入浅出介绍一些人工智能的基础算法

1、Kernel Trick

2、K 均值聚类

3、层次聚类

1、SVM 中 Kernel Trick

还有一种Kernel Trick 的方案，是采用三维平面来处分红绿两个集合。

2、K均值聚类

先任意选择三个地点放店面，选择最近的店面去购物，然后将店面移到覆盖的人员中间，然后重新计算离各个店面的最近的人员集合，，一直重复，到没有人员变动。 

3、层次聚类

没有说有几个店面，最近的两个组合成一个组，一直循环到最后组组相距达到一定值（阈值）后停止。

人工智能技术文章list

• 人面猴

  序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...

  沈念sama阅读 157,198评论 4赞 359
• 死咒

  序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...

  沈念sama阅读 66,663评论 1赞 290
• 救了他两次的神仙让他今天三更去死

  文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...

  开封第一讲书人阅读 106,985评论 0赞 237
• 道士缉凶录：失踪的卖姜人

  文/不坏的土叔 我叫张陵，是天一观的道长。 经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？ 我笑而不...

  开封第一讲书人阅读 43,673评论 0赞 202
• 港岛之恋（遗憾婚礼）

  正文 为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...

  茶点故事阅读 51,994评论 3赞 285
• 恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的

  文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...

  开封第一讲书人阅读 40,399评论 1赞 211
• 城市分裂传说

  那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。 笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播，决...

  沈念sama阅读 31,717评论 2赞 310
• 双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑

  文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...

  开封第一讲书人阅读 30,407评论 0赞 194
• 万荣杀人案实录

  序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...

  沈念sama阅读 34,112评论 1赞 239
• 护林员之死

  正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...

  茶点故事阅读 30,371评论 2赞 241
• 白月光启示录

  正文 我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...

  茶点故事阅读 31,891评论 1赞 256
• 活死人

  序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...

  沈念sama阅读 28,255评论 2赞 250
• 日本核电站爆炸内幕

  正文 年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...

  茶点故事阅读 32,881评论 3赞 233
• 男人毒药：我在死后第九天来索命

  文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...

  开封第一讲书人阅读 26,010评论 0赞 8
• 一桩弑父案，背后竟有这般阴谋

  文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。 一阵脚步声响...

  开封第一讲书人阅读 26,764评论 0赞 192
• 情欲美人皮

  我被黑心中介骗来泰国打工， 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。 一个月前我还...

  沈念sama阅读 35,412评论 2赞 269
• 代替公主和亲

  正文 我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...

  茶点故事阅读 35,299评论 2赞 260

推荐阅读更多精彩内容

• 层次聚类、K-means聚类

  所谓聚类，就是将相似的事物聚集在一起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分重要的一种手段。比...

  Ten_Minutes阅读 2,808评论 0赞 7
• 谱聚类算法概述

  写在之前 因简书导入公式很麻烦，如果想获得更好的观看体验请移步https://www.zybuluo.com/ha...

  hainingwyx阅读 6,740评论 2赞 13
• 浅谈数据挖掘基础

  前言 其实读完斯坦福的这本《互联网大规模数据挖掘》，让我感觉到，什么是人工智能？人工智能就是更高层次的数据挖掘。机...

  我偏笑_NSNirvana阅读 12,160评论 1赞 23
• k-Means++/FCM/凝聚层次聚类/DBSCAN

  参考自初识聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN，模糊聚类FCM算法。 聚类的目的 将数据划分为若干个簇，簇...

  胡哈哈哈阅读 3,925评论 0赞 16
• 【机器学习实战】第10章 K-Means（K-均值）聚类算法

  第 10 章 K-Means（K-均值）聚类算法 K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归...

  Joyyx阅读 2,556评论 1赞 9