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有時候，高維度和低維度的轉換，需要一些空間的想像力。常常有人看到標題就先放棄，其實真的沒那麼難，只是有些人看到數學式，無法連接運用場景，看不到精隨，現在讓我們用實際例子來跟大家說明吧👉http://bit.ly/2nhmi66
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之前介紹了各種複雜的分群演算法.... 這次的階層式分群演算法十分直覺，正如同字面上的意思：以階層式的分群建出來的是一棵結構樹。
通常在分群上，事先要確定「群」的數目，而階層式的分群算法解決了這個問題，但也需考慮其他需要定義的距離問題。但這篇要帶大家看看階層式分群算法的想法，也比較選取各種距離得出的算法結果。
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又來到分群演算法的介紹了🤔
在設計分群演算法時，要思考「什麼樣的個體該被分在一起？」我們可從緊緻性（Compactness）和連通性（Connectedness）下手。以緊緻性的角度出發，會傾向把「距離較近的資料點」分在同一群；但連通性的角度，會傾向把「可以串連在一起的資料點」分在同一群。若要結合這兩種角度，最直覺的便是引進圖論的概念，這篇文章要帶大家認識這個以圖論為基礎的分群算法 -- Spectral Clustering
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台灣物聯網實驗室IOT Labs ... 對汽車及駕駛員安全、運輸成本降低以及自駕車發展的關注度日益提升，導致人工智慧（AI）在 ... 台灣人工智慧學校medium專欄每周發行⋯⋯ ... <看更多>
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