一、k-means算法

        聚类算法：

        一种典型的 无监督 学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。

        在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。

        1.1聚类算法在现实中的作用

                用户画像，广告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别

                基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序

                图像分割，降维，识别；离群点检测；信用卡异常消费；发掘相同功能的基因片段

        1.2 k-means聚类步骤

                k-means其实包含两层内容：K表示初始中心点个数（计划聚类数），means求中心点到其他数据点距离的平均值。

                具体步骤如下：

                        1.随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心。

                        2.对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别。

                        3.接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的新中心点（平均值）。

                        4.如果计算得出的新中心点与原中心点一样（质心不再移动），那么结束，否则重新进行第二步过程。

                K-means聚类实现流程：

                        事先 确定常数K ，常数K意味着最终的聚类类别数;

                        随机 选定初始点为质心 ，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，将样本点归到最相似的类中，

                        接着，重新计算 每个类的质心(即为类中心)，重复这样的过程，直到 质心不再改变，

                        最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。

                        注意:由于每次都要计算所有的样本与每一个质心之间的相似度，故在大规模的数据集上，K-Means算法的收敛速度比较慢。

二、决策树算法

        决策树是监督学习的分类算法, 训练决策树需要有标签的数据。

        训练决策树模型需要考虑的问题:

                1.特征选择:

                        选择哪个特征开始生长决策树，挑选分类能力强的特征

                2.决策树的生长决策树的剪枝

 

 

 

 

 

 

三、SVM算法

        找下图红色的线。

 (36条消息) SVM算法详解_gua_niu123的博客-CSDN博客