目錄(?)
[-]
一層次聚類
層次聚類的原理及分類
層次聚類的流程
層次聚類的優缺點
二劃分聚類法k-means
kmeans演算法的原理
k均值的優缺點及分類
k-means與dbscan的區別
k-means注意問題
三基於密度的聚類
dbscan的概念
簇的生成原理及過程
根據資料點的密度分為三類點
dbscan的優缺點
四基於模型的聚類
em應用場景
em概念
em演算法的思想
em演算法流程
聚類演算法 層次聚類演算法
層次聚類演算法 hierarchical clustering method 又稱為系統聚類法 分級聚類法。層次聚類演算法又分為兩種形式 凝聚層次聚類 首先將每個物件作為乙個簇，然後合併這些原子簇為越來越大的簇，直到某個終結條件被滿足。層次聚類 首先將所有物件置於乙個簇中，然後逐漸細分為越來越小的簇...
k means聚類，密度聚類，層次聚類優缺點
k means 優點 1，簡單，易於理解和實現 2，時間複雜度低 缺點 1，需要對均值給出定義,2，需要指定要聚類的數目 3，一些過大的異常值會帶來很大影響 4，演算法對初始選值敏感 5，適合球形聚類 層次聚類 優點 1，距離和規則的相似度容易定義，限制少 2，不需要預先制定聚類數 3，可以發現類的...
聚類總結（上） 劃分聚類
聚類指根據一定的準則，把乙份事物按照這個準則歸納成互不重合的幾份。機器學習中，聚類指按照乙個標準，這個標準通常是相似性，把樣本分成幾份，使得相似程度高的聚在一起，相似程度低的互相分開。聚類的方法很多，有基於分層的聚類，基於劃分的聚類，基於密度的聚類。不同的方法有各自的特點，適用於不同分布的資料。有的...