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文檔簡介

機器學習的分類監(jiān)督學習無監(jiān)督學習半監(jiān)督學習強化學習分類機器學習常見的算法回歸算法（監(jiān)督學習）SVM支持向量機（監(jiān)督學習)降維算法（無監(jiān)督學習)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（監(jiān)督學習）聚類算法（無監(jiān)督學習)推薦算法（特殊)聚類算法ABC聚類算法就是計算種群中的距離，根據(jù)距離的遠近將數(shù)據(jù)劃分為多個族群。聚類算法是無監(jiān)督學習算法中最典型的代表。聚類算法中最典型的代表就是K-Means算法。降維算法●

降維算法也是一種無監(jiān)督學習算法，主要特征是將數(shù)據(jù)從高維降低到低維?！?/p>

維度表示數(shù)據(jù)的特征量的大小。例如，房價包含房子的長、寬、面積與房間數(shù)量四個特征，也就是維度為4維的數(shù)據(jù)?？梢钥闯鰜?，長與寬事實上與面積表示的信息重疊了，例如面積=長×寬。通過降維算法，可以去除冗余信息，將特征減少為面積與房間數(shù)量兩個特征，即從4維的數(shù)據(jù)壓縮到2維。這樣，不僅利于表示，同時提高計算的性能?！?/p>

降維算法的主要作用是壓縮數(shù)據(jù)與提升機器學習的效率。通過降維算法，可以將具有幾千個特征的數(shù)據(jù)壓縮至若干個特征。另外，降維算法的另一個好處是數(shù)據(jù)的可視化，例如將5維的數(shù)據(jù)壓縮至2維，然后可以用二維平面來可視。●

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