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sklearn中聚類(部分)
時間 2020-12-29
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下圖爲主要介紹的幾個聚類方法: 1、 k均值(K-means) ▲在指定n個類別後,最小化類別中樣本到類別均值樣本的距離,公式如下: 其中,Ci爲劃分,ui爲每個劃分的均值向量,k=n。K-均值是相當於一個小、 全等、 對角協方差矩陣的期望最大化算法。 ▲該方法有以下缺點: 有個前提:集羣是凸和各向同性的。對長條形、流行以及不規則形的集羣響應不好。 慣性不是歸一化的度量:僅僅知道值越低越好。但是在
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