मशीन लर्निंग के बुनियादी सिद्धांत · अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग

K-means क्लस्टरिंग

बिना लेबल वाले पॉइंट्स को बार-बार सबसे नज़दीकी केंद्र में डालकर और केंद्रों को दोबारा निकालकर k क्लस्टरों में बांटना।

K-means क्लस्टरिंग पर लेसन शुरू करें

पहले सीखें

• ML समस्याओं के प्रकार: सुपरवाइज़्ड (लेबल किए उदाहरण), अनसुपरवाइज़्ड (बिना लेबल) और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के बीच बुनियादी अंतर।

आगे

• हायरार्किकल क्लस्टरिंग: पहले से एक तय संख्या चुनने की बजाय, समूहों को बार-बार मिलाकर (या बांटकर) नेस्टेड क्लस्टरों का एक पेड़ बनाना।

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