摘要：
make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。 n_samples是待生成的样本数量，n_features是每个样本的特征数，centers是簇数量，也可以直接指定每个簇的中心点centers=[[-1,1],[1,2],[3,3] 阅读全文
摘要：
https://www.cnblogs.com/zy230530/p/7029025.html k-means算法中的k表示聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据的均值作为该簇的中心（质心）即用每一个类的质心对该簇进行描述。k-means算法的原理比较简单，但它有缺陷，即其可能收敛到局部最优 阅读全文
摘要：
监督学习：训练集的每一个数据已经有特征和标签，即有输入数据和输出数据，通过学习训练集中输入数据和输出数据的关系，生成合适的函数将输入映射到输出。比如分类、回归。 无监督学习：训练集的每一个数据都只有特征，即只有输入数据，算法需要学习训练集中的特征关系，进行建模，试图使类内差距最小、类间差距最大。比如 阅读全文