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2018年4月26日 — K-means Clustering這個方法概念很簡單，一個概念「物以類聚」。男生就是男生，女生就是女生，男生會自己聚成一群，女生也會自己聚成一群。

2019年7月18日 — K-means Clustering，顧名思義它是一種Clustering Algorithm，中文可以翻作分群、集群或者聚類。 對於剛接觸機器學習的人，常常因為分群跟分類這兩個 ...

2020年5月3日 — 找出比較相似的資料聚集在一起，形成集群（Cluster），相似性的依據是採用歐式距離，相對距離愈近、相似程度越高，被歸類至同一群組。 演算法：Kmeans, ...

2023年5月7日 — K-means Clustering. K-means 的主要目的是為了將資料分為K群。 其演算法運作過程可參照圖2，簡單來說，就是先決定要分幾群（定義K 值），然後將每個資料 ...

其次，它在概念上接近最近鄰分類，因此在機器學習中很受歡迎。 ... MacKay includes chapters on k-means clustering, soft k-means clustering ... Cluster : Open source ...

集群分析是一種非監督的機器學習方法，原理是依據樣本之間的共同屬性、特徵等，將比較相似的樣本聚集在一起，行程集群（cluster）。通常會以距離作為分群的依據，相對距離 ...

分群演算法在機器學習中扮演的角色，前一篇文章有清楚的介紹了。以下稍微說明一下其應用情境: 文件分群: 早期新聞文章在分類時，可能不太清楚應該分成哪一些類別， ...

2015年6月16日 — 分群是一種將資料分類成群的方法，為一種非監督式學習，也就是訓練資料沒有預先定義的標籤。其主要的目的在於找出資料中相似的幾個群聚，讓在同一個子集中 ...

230 | 第九章：無監督學習技術異常檢測（anomaly detection） 目的是學習「 正常」 的資料長怎樣， 接著用它來偵測不正常的實例， 例如在生產線上有缺陷的項目， ...