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文檔簡介
機器學習的分類監督學習無監督學習半監督學習強化學習分類機器學習常見的算法回歸算法（監督學習）SVM支持向量機（監督學習)降維算法（無監督學習)神經網絡（監督學習）聚類算法（無監督學習)推薦算法（特殊)聚類算法ABC聚類算法就是計算種群中的距離，根據距離的遠近將數據劃分為多個族群。聚類算法是無監督學習算法中最典型的代表。聚類算法中最典型的代表就是K-Means算法。降維算法●
降維算法也是一種無監督學習算法，主要特征是將數據從高維降低到低維。●
維度表示數據的特征量的大小。例如，房價包含房子的長、寬、面積與房間數量四個特征，也就是維度為4維的數據。可以看出來，長與寬事實上與面積表示的信息重疊了，例如面積=長×寬。通過降維算法，可以去除冗余信息，將特征減少為面積與房間數量兩個特征，即從4維的數據壓縮到2維。這樣，不僅利于表示，同時提高計算的性能。●
降維算法的主要作用是壓縮數據與提升機器學習的效率。通過降維算法，可以將具有幾千個特征的數據壓縮至若干個特征。另外，降維算法的另一個好處是數據的可視化，例如將5維的數據壓縮至2維，然后可以用二維平面來可視。●
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