聚类、降维与度量学习

最新推荐文章于 2024-10-28 21:41:35 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 降维 度量学习 聚类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010358304/article/details/81275716
本文介绍了聚类的基本原理，包括k-means、高斯混合聚类、DBSCAN和层次聚类。讨论了降维的必要性和常用方法，如PCA、核化线性降维以及流形学习。同时，提到了度量学习的概念，探讨了如何通过调整属性权重来优化距离计算。

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聚类
簇内相似度高，簇间相似度低。
下式为闵可夫斯基距离

dist(xi,xj)=(∑u=1n|xiu−xju|p)1pdist(xi,xj)=(∑u=1n|xiu−xju|p)1p

当 p=1p=1 时为曼哈顿距离；当 p=2p=2 时为欧氏距离。

但这样的计算方式只适合有序属性(“1与2”比“1与3”更进一下)，对于无序属性，可以使用VDM距离，即两个属性值在各个样本簇上的分布差异。

聚类方法

  1. k-means
  2. 高斯混合聚类
  3. DBSCAN：密度聚类
  4. 层次聚类：自底而上
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