品职助教_七七 · 2024年11月23日
嗨，努力学习的PZer你好：
同上个回复。框架图中的内容实际已经是提取出的重点性质。在此基础上又标识出了最重要的地方。
如对于框架图中的哪一条还需要讲解，可具体指出需要讲解的内容。
PCA：前面涉及到vectors的向量部分不需掌握。了解一下算法的逻辑为 将复杂的高相关性的变量降维为少数主要的不相关变量即可。掌握这个算法属于black box的结论。
K means clustering：根据设定的中心点进行分类。掌握k为超参数。
Hierarchical clustering：可以自上而下的进行分类，也可以自下而上的进行分类。掌握一下其与K means的对比，重点已圈了出来。
----------------------------------------------加油吧，让我们一起遇见更好的自己！