算法总结（集体编程智慧） - 聚类、优化

非监督算法：聚类

     

1. 分级聚类

每次寻找最近的2个进行合并（思路如同哈夫曼编码）

2. K-均值聚类

先设定k的中心（假设分为k类），每次计算空间样本与k个类中心分别距离，并归类，重新设定k中心，然后在重新计算，一直到k中心不再改变为之。

3. 选择：通过k-均值得到的群组往往是有价值的；而当面对一个新的数据集，在不知道该分为接个群组（即k的取值）的时候，或者想了解一下那些群组最接近，可以用分级聚类。

 

 

优化：

      不处理数据集，而是找出使基于数据集的成本函数达到最小值。一般成本函数会有多个局部最小值，而未必是全局最小值，而优化方法目的就是找出全局最小值。

 模拟退火：

收到物理学领域合金冷却的启发。从一个较高的温度T开始，选择点，如果该点的成本比当前最小的小，就替代，如果大就以某一概率来取代，概率取决于当前的温度，而温度是随着迭代的次数而逐渐降低的。当温度为0时，返回当前解。

遗传算法：

收到进化理论的启发。从给一个种群的随机解开始，将表最为优异的选中（成本最低），而对其他的进行变异或杂交，得到新的种群（下一代），这样连续迭代。

       详解请阅：

模拟退火：http://blog.youkuaiyun.com/hou_rj/article/details/6876480

遗传算法：http://blog.youkuaiyun.com/hou_rj/article/details/6876509