机器学习课程day09Contents目录聚类算法介绍（重点）特征降维介绍（重点）朴素贝叶斯算法介绍（重点）Section章节聚类算法介绍聚类算法介绍聚类算法api初步实现聚类算法实现流程模型评估算法优化介绍1.聚类算法介绍1.1视频讲解什么是聚类算法？1.聚类算法介绍1.2知识检测1、下列关于聚类算法的描述错误的是？A）聚类算法是一种无监督的机器学习算法B）聚类算法通过计算样本之间的相似度来确定它是属于哪一个聚集类别C）在聚类算法中样本之间的相似度只能通过欧式距离来衡量D）不同的聚类准则产生的聚类效果也不同答案：C。衡量样本间相似度的方法不止欧式距离一种，它只不过是常用的一种。Section章节聚类算法介绍聚类算法介绍聚类算法api初步实现聚类算法实现流程模型评估算法优化介绍1.聚类算法介绍2.1视频讲解聚类算法API如何使用？1.聚类算法介绍2.2知识检测1、下列关于聚类算法API的描述正确的是？（多选）A）它是通过sklearn.cluster.Kmeans来实现的B）可以通过n_clusters参数指定样本最终被归为多少个聚类C）右图中的样本一共被分为4个聚类D）右图中的样本一共被分为2个聚类答案：ABD。Section章节聚类算法介绍聚类算法介绍聚类算法api初步实现聚类算法实现流程模型评估算法优化介绍1.聚类算法介绍3.1视频讲解K-means算法实现的流程是怎样的？1.聚类算法介绍3.2知识检测1、下列是Kmeans算法的实现流程，请对它们进行排序：答案：D→B→A→E→C。A）将该未知样本点归类为与D值最小时的中心点相同的类别；B）计算未知样本点分别到这K个中心点的距离D；C）重复上述过程，直至新的中心点与旧的中心点一致，则迭代停止，将最后这次的聚类作为最优聚类结果。D）随机初始化K个中心点；E）计算这K个分类簇的均值分别作为这K个簇新的中心点；Section章节聚类算法介绍聚类算法介绍聚类算法api初步实现聚类算法实现流程模型评估算法优化介绍1.聚类算法介绍4.1视频讲解聚类算法的评估方法有哪些？1.聚类算法介绍4.2知识检测1、下列可用于评估聚类算法的方法或指标的是：（多选）答案：ABCD。A）SSE：误差平方和B）肘部法C）SilhouetteCoefficient：SC系数D）Calinski-HarabaszIndex：CH指数Section章节聚类算法介绍聚类算法介绍聚类算法api初步实现聚类算法实现流程模型评估算法优化介绍1.聚类算法介绍5.1视频讲解K-means算法有哪些优缺点？如何改进？1.聚类算法介绍5.2知识检测1、...
