【機器學習課程-華盛頓大學】：4 聚類和檢索 4.6 聚類總結、分層聚類（分裂/成團）

一、總結 1、最近鄰搜索 （1）1NN （2）KNN TF-IDF，距離（歐氏距離，cosine），歸一化，暴力搜索複雜度 （3）KD-trees 缺點：不易實現；高維特徵難以實現 （4）LSH局部敏感哈希   2、k-means和MapReduce   3、混合高斯模型和EM k-means不能解決的：   4、LDA 吉布斯採樣   5、總結 二、分層聚類 優點：不需要選擇k值；可視化聚類結構

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