# **Unsupervised Learning**

### K-Means
#### 數值方法（演算法）
- step1:先亂分成K組
- step2:算出各個組的平均
- step3:再將每一個數與組別平均相減找小的歸為那組
- step4:不斷重複，直到穩定。
#### 數學方法
- $$ n個值分K組 : H_{k}^{n-k} $$
- 僅為局部最佳，會受到起始點影響，需要重複驗證
- #### minimize Within-Cluster Variation
$$ \arg \min_{C_{i}} \sum_{i=0}^n {WCV} $$
-

### 階層式分群法（hierarchical clustering）
#### dendrogram

#### linkage!
> dissimilarities 類似距離
> - correlation based
> - Eucliden distance

變數的單位是重要的 >> 標準化

艾莉絲->包柏: 哈摟，你好嗎？
Note right of 包柏: 包柏思考中
包柏-->艾莉絲: 我很好，謝謝！
Note left of 艾莉絲: 艾莉絲回應
艾莉絲->包柏: 最近過得怎樣？