標籤: 資料探勘

2022
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技術類文章

Support Vector Machine

Overview SVM (Support Vector Machine) 是一種監督式的分類，應用在無法做線性分類的時候，下圖的紅、藍點是線性不可分的，無法找到直線區分出2種類別。 (圖片來源: [資料分析&機器學習] 第3.4講：支援向量機(Support Vector Machine)介紹) 為此我們可以改用找超平面的方式，在多維空間上尋找平面切分出2種類別，如下圖所示。 (圖片

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Unsupervised Clustering: K-Means

監督式、非監督式學習，最大的不同在於非監督式學習沒有做資料標籤化，也可以說沒有明確給它 target。 概觀 K-Means 算是分群(Clustering)中，相對簡單的一種方法，先決定總共要分出幾群(K)，再決定初始的各分群中心(Means)，然後依照資料點離分群中心的遠近進行數輪的分群，直到分群結果不再變動為止。 那為什麼要做多輪分群呢? 因為在 K-Means 的分群方法中，Mean