聚类(综述)

本文深入探讨了聚类算法的不同类型及其应用,包括无监督学习中的聚类任务、性能度量方法、距离计算公式、原型聚类算法(如k均值算法)、密度聚类算法(如DBSCAN)以及层次聚类算法等。

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1. 聚类任务

在无监督学习中(unsupervised learning)中,训练样本的标记是未知的,目标是通过对无标记数据的学习来揭示数据内在性质与规律,为进一步的数据分析提供基础。

2. 性能度量

连续属性的性能度量:
外部指标:
内部指标:
离散属性的性能度量:

3. 距离计算

闵可夫斯基距离 → \to p范数

4. 原型聚类

k均值算法
学习向量量化(lvq)
高斯混合聚类

5. 密度聚类

DBSCAN

6. 层次聚类

AGNES

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