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機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理Python自然語(yǔ)言處理第十章課前回顧文本分類特征提取、標(biāo)注搜索、排序、推薦序列學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本聚類02聚類算法流程無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本聚類無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：根據(jù)類別未知（沒(méi)有被標(biāo)記）的訓(xùn)練樣本解決模式識(shí)別中的各種問(wèn)題，稱之為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（UnsupervisedLearning）只提供輸入變量（自變量X），沒(méi)有對(duì)應(yīng)的輸出變量（因變量）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本聚類

常見(jiàn)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)：聚類樣本分組降維減少變量數(shù)量表征學(xué)習(xí)在歐幾里得空間里表示對(duì)象無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本聚類

聚類：將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個(gè)通常是不相交的子集聚類圖示例無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本聚類文本聚類算法：K-meansDBSCANBIRCHCURE無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本聚類

K-means算法思想：K-means流程圖以空間中k個(gè)點(diǎn)為中心進(jìn)行聚類，對(duì)最靠近他們的對(duì)象歸類，通過(guò)迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直到得到最好的聚類結(jié)果無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本聚類

初始聚類點(diǎn)的方法：隨機(jī)選擇法最小最大法最小距離法最近歸類法無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本聚類

K-means算法例子：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本聚類最可能真實(shí)類別數(shù)K：分類數(shù)SSE（SumofSquaresforError）：誤差項(xiàng)平方和設(shè)置自動(dòng)歸類的類別數(shù)k——手肘法：課程小結(jié)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類、降維、表征學(xué)習(xí)文本聚類K-mean

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