26、人工智能中的聚类、推理与计算机视觉技术

人工智能中的聚类、推理与计算机视觉技术

1. 聚类与学习方法概述

1.1 聚类方法

聚类方法有多种，包括分裂聚类和基于密度的聚类。分裂聚类遵循自下而上的方法，而基于密度的聚类方法不需要用户指定聚类的数量。部分聚类在处理具有球形形状的聚类时效果较好，且在算法复杂度方面具有可扩展性，但对于不同密度的聚类效果不佳。OPTICS 是基于密度的聚类算法的一个流行示例。
|聚类方法|特点|
| ---- | ---- |
|分裂聚类|自下而上的方法|
|基于密度的聚类|无需指定聚类数量|
|部分聚类|适合球形聚类，算法复杂度可扩展，对不同密度聚类效果差|
|OPTICS|基于密度的聚类算法示例|

1.2 学习方法

学习方法包括机械学习、归纳学习、基于解释的学习和强化学习等。人类学习者通过机械学习来学习诗歌，归纳学习也被称为通过示例学习，强化学习使用奖励和惩罚来训练代理。
|学习方法|别称|特点|
| ---- | ---- | ---- |
|机械学习|无|通过记忆学习，如人类学习诗歌|
|归纳学习|学习 by 示例|从示例中学习规律|
|基于解释的学习|无|基于对知识的解释进行学习|
|强化学习|无|使用奖励和惩罚训练代理|

2. 推理类型及特点

2.1 推理系统与推理过程

推理系统的目标是推导出推论，推理是从可用的知识、事实和信念中得出逻辑结论并进行预测的心理过程。推理允许人工智能技术从大量的结构化和非结构化数据中提取关键信息。

2.2 不同推理类型 <