【Python机器学习】Sklearn库中Kmeans类、超参数K值确定、特征归一化的讲解（图文解释）
一、局部最优解采用随机产生初始簇中心 的方法，可能会出现运行 结果不一致的情况。这是 因为不同的初始簇中心使 得算法可能收敛到不同的 局部极小值。不能收敛到全局最小值，是最优化计算中常常遇到的问题。有一类称为凸优化的优化计算，不存在局部最优问题。凸优化是指损失函数为凸函数的最优化计算。在凸函数中，没有局部极小值这样的小“洼地”，因此是最理想的损失函数。如果能将优化目标转化为凸函数，就可以解决局部....
详解机器学习中的数据处理（二）——特征归一化
1.特征归一化 特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。 归一化和标准化都可以使特征无量纲化，归一化使得数据放缩在[0, 1]之间并且使得特征之间的权值相同，改变....
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