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==编者推荐==
==编者推荐==
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[[File:聚类算法对比.jpg|右|600px|thumb|[https://zhuanlan.zhihu.com/p/37381630 数据科学家需要了解的5种聚类算法]]]
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====[https://zhuanlan.zhihu.com/p/37381630 数据科学家需要了解的5种聚类算法]====
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聚类是一种涉及数据点分组的机器学习技术。《数据科学家需要了解的5种聚类算法》介绍了k-means聚类、Mean-Shift聚类、具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)、EM聚类和层次聚类5种常见实用聚类算法及其原理,并且对比了其优缺点。
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====[https://zhuanlan.zhihu.com/p/75324430 k-means 聚类算法原理及优化(贪心学院)]====
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《k-means 聚类算法原理及优化》从以传统的k-means算法为基础,介绍了k-means的优化变体方法,包括初始化优化k-means++, 距离计算优化elkan k-means算法和大数据情况下的优化Mini Batch k-means算法。
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====[https://zhuanlan.zhihu.com/p/108636613 无监督学习|聚类算法综述]====
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《无监督学习|聚类算法综述》介绍了多种无监督学习的聚类算法的原理、相关概念及实现代码,包括邻近算法、GMM算法、BIRCH算法等。
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[[File:k-means课程.png|right|thumb|400px|[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10559 基于Julia的KMeans并行化]]]
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===相关课程===
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====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10559 基于Julia的KMeans并行化]====
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本课程首先讲解了k-means聚类算法的相关思想,然后对使用Julia并行化实现k-means算法的方法进行了详细的介绍。
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====[https://swarma.org/?p=22045 《因果科学周刊》第2期:如何解决混淆偏差?]====
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本文围绕因果科学领域的“混淆偏差”问题展开介绍,并进行了相关论文的推荐。
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====[https://zhuanlan.zhihu.com/p/237723948 倾向得分匹配(PSM)的原理与步骤]====
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这篇知乎文章里,详细介绍了PSM在stata的实现过程。
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'''本词条内容源自wikipedia及公开资料,遵守 CC3.0协议。'''
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