机器学习：无监督学习

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线性学习方法

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聚类Clustering

Kmeans

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随机选取K个中心，然后计算每个点与中心的距离，找最近的，然后更新中心点

HAC

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如何觉得距离的个数跟kmeans不一样，切的地方不一样导致的数量会不一样。

分布表示

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降维

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PCA

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特征先归一化，然后计算投影，选择最大的方差的

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$w_1$ 与 $w_2$ 是垂直的，后续也是找垂直于它们的 $w_3$ …看需要多少维。

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$w 1$ 就是最大的特征向量。然后找下一个 $w 2$

基本的内容组成，直线，点，斜线，圆圈等。一个数字就能用这些进行表示：

在强度，生命力，攻击力等方面各有侧重
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Matrix Factorization

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元素之间有些相同的特点。

这些事情是没有人知道的。

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有的是只有这种关系矩阵，如果基于这些关系推断出关系：

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可以将这个进行矩阵分解，得到两个向量相乘，但是会存在那种缺失值的话，可以考虑使用梯度下降方法：

只考虑有定义的值。

就可以预测缺失的值，然后就能判断每个人对某个物体的喜好程度，填充：
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该算法可以用于推荐系统。

可以考虑通过梯度下降算法硬解一下。
MF也可以用于主题分析，LSA
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Manifold Learning

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从立体变成2d

LLE

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Laplacian Eigenmaps

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t-SEN

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coil-20数据

两个分布越接近越好，KL散度，对这个问题做梯度下降的。

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这种相似度计算方式会维持原来的距离。
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文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-683469.html

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