• TensorFlow 聚類相關(guān)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)
  • 一、從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí) === > 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
    • 1.1 概念簡(jiǎn)介
    • 1.2 算法實(shí)現(xiàn)流程
      • 1.2.1 K 均值算法
      • 1.2.2 Knn(K 近鄰,這里采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方式實(shí)現(xiàn))
  • 二、算法實(shí)現(xiàn)
    • 2.1 Kmeans 算法實(shí)現(xiàn)
    • 2.2 Knn 算法實(shí)現(xiàn)

TensorFlow 聚類相關(guān)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)

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注：聚類這一相關(guān)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)涉及到了很多的算法，及其原理，如：Kmeans、Kmeans++、層次聚類、基于密度的聚類、以及譜聚類等等。這里主要通過(guò)使用 TensorFlow 實(shí)現(xiàn) Kmeans 以及 Knn 算法（這里采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)，以達(dá)到學(xué)習(xí) TensorFlow API 的目的。其他具體算法的講解，請(qǐng)參看別處。

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一、從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的聚类实践(无监督学习)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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