摘要：
K-Means简介 K-Means（K-均值聚类）算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 K-Means算法属于非监督学习(Unsupervised Learning)。该算法认为... 阅读全文
摘要：
KNN简介 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。KNN分类算法属于监督学习。 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性... 阅读全文
摘要：
一、插入排序介绍 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据。 算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。 插入排算法是稳定的排序方法。步骤 ①从第一个元素开... 阅读全文