机器学习算法进阶——聚类

1237-曾同学

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聚类

聚类的定义

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相似度/距离计算方法总结

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【余弦相似度和Pearson系数】
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聚类的基本思想

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K-means算法

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K-means缺点

K-means是初值敏感的。
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K-means的公式化解释
机器学习算法进阶——聚类K-means++算法:
(1)假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K),则在选取第n+1个聚类中心时:距离当前n个聚类中心越远的点会有更高的概率被选为第n+1个聚类中心。
(2)在选取第一个聚类中心(n=1)时同样通过随机的方法。

K-means聚类方法总结

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聚类的衡量指标

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层次聚类方法

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【AGNES和DIANA算法】
机器学习算法进阶——聚类【层次聚类】
机器学习算法进阶——聚类【AGENS中簇间距离的不同定义】
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密度聚类方法

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【DBSCAN算法】
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【DBSCAN算法的若干概念】
机器学习算法进阶——聚类机器学习算法进阶——聚类【DBSCAN算法】
机器学习算法进阶——聚类【密度最大值聚类】
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【局部密度的其他定义】
机器学习算法进阶——聚类【高局部密度点距离】
机器学习算法进阶——聚类【簇中心的识别】
机器学习算法进阶——聚类【DensityPeak与决策图Decision Graph】
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【边界和噪声的重认识】
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谱聚类(AP聚类)Affinity Propagation

PS:实对称阵的特征值是实数;实对称阵不同特征值的特征向量正交。

谱和谱聚类

【谱和谱聚类】
机器学习算法进阶——聚类【拉普拉斯矩阵的定义】
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谱聚类算法

【未正则拉普拉斯矩阵】
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【随机游走拉普拉斯矩阵】
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【对称拉普拉斯矩阵】
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L

=

D

W

L=D-W

L=DW时是计算L的特征值,将特征值从小到大排序,选取前k个特征值;D-W是从大到小排列。

L

=

D

1

(

D

W

)

L=D^{-1}(D-W)

L=D1(DW),是从小到大排序,

L

=

D

1

W

L=D^{-1}W

L=D1W是从大到小排。
【进一步思考】
机器学习算法进阶——聚类【随机游走和拉普拉斯矩阵的关系】
机器学习算法进阶——聚类PS:标签传递算法
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未经允许不得转载:作者:1237-曾同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《机器学习算法进阶——聚类》 发布于2020-11-23

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