8、无监督学习与Kohonen网络算法解析

无监督学习与Kohonen网络算法解析

在数据处理和分析领域，聚类算法是无监督学习中的重要组成部分，它能帮助我们发现数据中的潜在结构和模式。同时，Kohonen网络及其不同版本在学习算法中也有着独特的应用。下面将详细介绍几种常见的聚类算法以及Kohonen网络的不同变体。

1. 简单无监督学习算法

1.1 分裂算法（Divisive Algorithm）

分裂算法是一种自顶向下的聚类算法。其聚类过程从所有数据项组成的单个组开始，随机选择一个数据项作为枢轴，将一个聚类划分为两个聚类：相似聚类和剩余聚类。然后递归地将剩余聚类继续划分为相似聚类和剩余聚类，直到完成所有数据项的聚类。

分裂算法的主要操作是将一个聚类划分为两个聚类，通过不断递归实现数据项的聚类。该算法可以与AHC算法结合，实现双向的数据聚类。

以下是分裂算法的聚类流程：

graph TD;
    A[所有数据项组成单个组] --> B[随机选择枢轴];
    B --> C[划分为相似聚类和剩余聚类];
    C --> D{剩余聚类是否可再分};
    D -- 是 --> B;
    D -- 否 --> E[完成聚类];

1.2 在线线性聚类算法（Online Linear Clustering Algorithm）

在线线性聚类算法从单个单例开始进行数据聚类，具有几乎线性的复杂度。该算法的特点是聚类速度快，但聚类质量较差。

其初始状态是创建一个空聚类，并将第一个数据项包