本文为Python之 AI人工智能初学者指南第六章。
技术准备
数据集优化和控制
设计数据集并选择ML/DL模型
设计矩阵的批准
同意设计矩阵的格式
降维
训练数据集的容量
实现 k均值聚类方案
远见
数据
条件管理
策略
k 均值聚类项目
k 均值聚类的数学定义
Lloyd算法
k 均值聚类在案例研究中的目标
Python 项目
1 – 训练数据集
2 – 超参数
3 – k 均值聚类算法
4 – 定义结果标签
5 – 展示结果 – 数据点和聚类
测试数据集及预测
分析和展示结果
AGV虚拟聚类方案
总结
