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無監督學習聚類、類似度指標、K-Mediods、K-Means算法、K-Means++、Canopy聚類算法、聚類算法評估指標、輪廓係數、層次聚類、密度聚類、譜和譜聚類
時間 2019-12-04
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監督
學習
類似
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mediods
means
算法
canopy
評估
輪廓
係數
層次
密度
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一、無監督學習聚類: 按照類似度對數據進行聚簇(cluster)劃分,N個樣本映射到K個簇中,每一個簇至少有一個樣本,一個樣本只能屬於一個簇,先給定一個初始劃分,迭代改變樣本和簇的關係,聚類的副產品能夠作異常值檢測python 二、類似度指標有: 多維空間向量點之間的距離(閔可夫斯基距離公式): 當p爲2時即歐式距離(二維空間距離公式): 當p爲1時即曼哈頓距離(Block Distance)gi
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