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目录   算法描述 簇间距离 数据比较 聚合层次聚类的问题 Question 学习来源 算法描述   聚合层次聚类是一种自下而上的算法，首先将每个样本都视为一个簇，然后开始按一定规则，将相似度高的簇进行合并，最后所有样本都形成一个簇或达到某一个条件时，算法结束。   确定簇与簇之间相似度是该算法的要点，而这里的相似度是由簇间距离来确定的，簇间距离短(小)的相似度高，簇间距离长(...

算法通过神经网络往输入端方向传递信息，计算对应参数造成损失的梯度，是以误差为主导，根据损失函数梯度指明的方向，不断前进，从而不断减少误差，达到局部最优的算法。 本文主要详细阐述BP算法的迭代计算过程，并不包含各公式定理的证明，旨在展示BP算法的运行过程，即“怎么做”的问题。 运行前 首先列举一下有关于ANN的一些概念，输入层/输入神经元，隐含层/隐含神经元，输出层/输出神经元，权值，偏...