这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【AI底层逻辑】——篇章5（下）：机器学习算法之聚类&降维&时间序列。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
续上：
目录
4、聚类
5、降维
6、时间序列
三、无完美算法
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聚类即把相似的东西归在一起，与分类不同的是&#文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-612916.html
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一、什么是逻辑回归 1、逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛 2、叫回归，但是它是一个分类算法 二、逻辑回归的应用场
线性回归是机器学习中 有监督机器学习 下的一种算法。 回归问题主要关注的是因变量(需要预测的值，可以是一个也可以是多个)和一个或多个数值型的自变量(预测变量)之间的关系。 需要预测的值:即目标变量， target ，y， 连续值预测变量 。 影响目标变量的因素
自编代码实现C均值聚类和FCM聚类，在“IRIS数据集(鸢尾花数据集)”上进行实验，验证所编代码是否正确，并计算准确率。 Iris鸢尾花数|据集:包含花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个属性，用于预测鸢尾花种类，标签0、1、2分别表示山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢
聚类算法是一种无监督的机器学习方法，它可以将数据集中的对象分成若干个组，使得同一组内的对象相似度高，而不同组内的对象相似度低。聚类算法有很多种，例如 K-均值，层次聚类，密度聚类，谱聚类 等。聚类算法可以应用于很多领域，例如数据挖掘，图像分割，社交
五、基于密度的算法 5.1 DBSCAN 算法 输出： 5.2 OPTICS算法 OPTICS 聚类算法演示 这段代码的目的是使用 OPTICS 算法对六个簇的数据进行聚类分析，并与不同的 epsilon 值的 DBSCAN 聚类进行比较。代码的主要步骤如下： 导入所需的模块，包括 matplotlib 用于绘图，numpy 用于数值计算，
机器学习有两种学习类型： 有监督学习：即数据点有已知的结果。 无监督学习：即数据点没有已知的结果，利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。 注： ①有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签。 ②无监督学习最常
