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[吃瓜笔记]第9章

2023-08-27 19:38:42 来源：哔哩哔哩小 中

第9章聚类学习

聚类是无监督学习的代表。

聚类任务

略。

(相关资料图)

性能度量

性能度量又称“有效性指标”。

有效性指标大致分为两类：

外部指标：与参考模型进行比较，常用的有Jaccard系数、FM指数、Rand指数。

内部指标：直接考察聚类结果，常用的有DB指数、Dunn指数

距离计算

距离度量函数需要满足的基本性质：

非负性；

同一性；

对称性；

直递性。

常用的度量距离有闵可夫斯基距离、欧式距离和曼哈顿距离。

上述的三个距离都属于“有序距离”。对于无序距离，可以采用VDM。

原型聚类

k均值算法：随机选初始点，然后看不同样本点离哪个初始点最近，来划分簇。不断迭代。可以设置迭代次数或最小调整阈值。

密度聚类

有以下几个概念：

-邻域

核心对象

密度直达

密度可达

密度相连

层次聚类

层次聚类是自底而上的。从多的往少的方向合并。

AGNES就是一种层次聚类算法。

关键词：

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性能度量

距离计算

原型聚类

密度聚类

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