8. 聚类算法

1147-柳同学

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引言

8. 聚类算法

一、相似度或距离

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1.闵可夫斯基距离

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2.马氏距离

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3.兰氏距离

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4.斜交空间距离

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5.相关系数

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6. 夹角余弦

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二、类或簇

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1.类的定义

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2.类的特征

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3.类间距离

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三、层次聚类

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1.聚合聚类

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2.系统聚类法

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3.确定最佳聚类数

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四、K均值聚类

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1.策略

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2.K均值聚类算法

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3.算法特性

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五、比较k均值聚类与高斯混合模型加EM算法的异同

面试可能问到的问题,之后百面机器学习会进行补充

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原文地址:《8. 聚类算法》 发布于2021-02-21

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