非監督式學習分群、非監督式學習缺點、非監督式學習定義在PTT/mobile01評價與討論，在ptt社群跟網路上大家這樣說

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分群最著名的就是K-means演算法，透過樣本點之間的距離來計算相似程度，從而將樣本點分為同一群，此外還有克服特殊圖形的DBscan等等特殊的算法。非監督式學習怎麼用呢?

扣除掉一些錯字之外，此篇文章還真的挺易懂。機器學習: 集群分析K-means Clustering. Python範例，MATLAB 範例. medium.com.

非監督式學習型態. ▸ 分群演算法(Clustering algorithm)：將資料分成不同的群組，群組內的成員都是類似的. ▸ 非監督式轉換(Unsupervised transformation)：將原資料 ...

方法[編輯]. 非監督式學習常使用的方法有很多種，包括：. 分群法 · K-平均演算法 ...

分群是一種將資料分類成群的方法，為一種非監督式學習，也就是訓練資料沒有預先定義的標籤。其主要的目的在於找出資料中相似的幾個群聚，讓在同一個子 ...

Bad key "text.kerning_factor" on line 4 in /opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/stylelib/_classic_test_patch.mplstyle.

等，這些都屬於監督式學習，它們需要大量已label的資料，透過分類或迴歸 ... 它就能用一種稱為「clustering」的演算法將這些資料依相似性分群分類。

我們今天依舊要繼續練習scikit-learn 機器學習套件，經過三天的監督式學習（迴歸與分類）實作，稍微變換一下心情來練習非監督式學習中相當重要的分群演算法。

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目前大部分的研究都集中於監督式學習，只有少部分的人認為半監督式學習和非監督式的學習是必要的。故本研究提出K-means分群演算法為基礎的強健適性分群分析方法在非 ...