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下一节课程: DBSCAN
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聚类算法深度解析(黑马程序员)
难度:初级
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第1章 算法原理
人工智能课程简介
内容设置
算法原理_课题导入
算法原理_算法解析
算法原理_算法流程
算法原理_总结
算法原理_不同数据集的kmeans聚类_案例讲解
算法原理_不同数据集的kmeans聚类_实践
算法原理_汽车工业数据聚类前期预处理_实践
算法原理_工业车辆聚类_预处理实践
算法原理_工业车辆聚类_特征工程_实践
效果衡量_肘部法_实践
算法原理_工业车辆聚类_特征选择_实践
算法原理_工业车辆聚类_特征观察_实践
算法原理_工业车辆聚类_kmeans算法聚类_实践
算法原理_工业车辆聚类_kmeans算法聚类_实践
第2章 效果衡量
导入
SSE
衡量标准_肘部法
效果衡量_SC系数
效果衡量标准_CH系数
衡量标准_优缺点
效果衡量_图片压缩实战
效果衡量_案例2_图片压缩实战_实践
效果衡量_总结
效果衡量标准_聚类效果评估_作业
第3章 算法优化
Canopy配合初始聚类
k-means++
二分kmeans
Kernel Kmeans
K-medoids
ISODATA
MiniBatchKmeans
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第4章 算法进阶
DBSCAN
层次聚类_上
层次聚类_中
层次聚类_下
MeanShift聚类
AP聚类
SOM聚类
谱聚类
小结
Kmeans与DBSCAN聚类比较_案例
案例4_kmeans与DBSCAN聚类对比_实践
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