摘要：
背景 聚类属于无监督学习，我们前面所讲的逻辑回归，决策树都是有类别标签y的，也就是说样本中给出了样本的类别y。而聚类的样本却没有给样本的类别y，只有样本的特征x。聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y，并将相同类别y的样本x放在一起。 kmeans kmeans中聚类算法中使用的最广泛的算法之一。我 阅读全文
摘要：
背景 决策树是数据挖掘中一种最基本的分类与回归方法，与其他算法相比，决策树的原理浅显易懂，计算复杂度较小，而且输出结果易于理解，因此在实际工作中有着广泛的应用 基本算法 决策树分类算法的流程如下： 1. 初始化根结点，此时所有的观测样本均属于根结点 2. 根据下文中介绍的划分选择，选择当前最优的划分 阅读全文