赌球网站推广怎么做,管理培训班,可以看辽宁经济频道的app,安卓开发者网站文章目录 K均值聚类密度聚类（DBSCAN）层次聚类AGNES 算法DIANA算法 高斯混合模型聚类聚类效果的衡量指标小结 K均值聚类
步骤： Step1：随机选取样本作为初始均值向量。 Step2：计算样本点到各均值向量的距离，…
文章目录 K均值聚类 密度聚类（DBSCAN） 层次聚类 高斯混合模型聚类 聚类效果的衡量指标 小结
步骤： 常见距离 曼哈顿距离（街区距离） 欧氏距离 切比雪夫距离（棋盘距离） 闵氏距离（结合前三种） 余弦相似度 汉明距离 没有哪个距离最好，只有哪个距离最合适，这就是理解这么多距离的原因 概念： 给定数据集D=｛x1，x2，…，xm｝ 邻域ε：对x∈D，其ε邻域包含样本集D中与x的距离不大于ε的样本 核心对象：若x的ε邻域至少包含MinPts个样本，即|N(x)|≥MinPts，则x是一个核心对象。 N ( x ) = { x ′ ∈ D ∣ dist ( x , x ′ ) ≤ ε } N(x) = \{x' \in D \mid \text{dist}(x, x') \leq \varepsilon\} N ( x ) = { x ′ ∈ D ∣ dist ( x , x ′ ) ≤ ε } 密度直达、密度可达、密度相连 应用：生物领域
思想类似归并排序，自底向上 距离：最大距离、最小距离、平均距离 思想类似快速排序，自顶向下 应用：将混合的连个数据集分开 一维高斯函数，多元独立高斯函数 正态分布就是高斯函数 f ( x ) = 1 ( 2 π ) d / 2 ⋅ ∣ Σ ∣ 1 / 2 ⋅ exp ( − 1 2 ( x − μ ) T Σ − 1 ( x − μ ) ) f(x) = \frac{1}{(2\pi)^{d/2} \cdot |\Sigma|^{1/2}} \cdot \exp\left(-\frac{1}{2}(x - \mu)^T \Sigma^{-1} (x - \mu)\right) f ( x ) = ( 2 π ) d /2 ⋅ ∣Σ ∣ 1/2 1 ⋅ exp ( − 2 1 ( x − μ ) T Σ − 1 ( x − μ ) ) 高斯混合模型： f ( x ) = ∑ i = 1 K w i ⋅ 1 ( 2 π ) d / 2 ⋅ ∣ Σ i ∣ 1 / 2 ⋅ exp ( − 1 2 ( x − μ i ) T Σ i − 1 ( x − μ i ) ) f(x) = \sum_{i=1}^{K} w_i \cdot \frac{1}{(2\pi)^{d/2} \cdot |\Sigma_i|^{1/2}} \cdot \exp\left(-\frac{1}{2}(x - \mu_i)^T \Sigma_i^{-1} (x - \mu_i)\right) f ( x ) = i = 1 ∑ K w i ⋅ ( 2 π ) d /2 ⋅ ∣ Σ i ∣ 1/2 1 ⋅ exp ( − 2 1 ( x − μ i ) T Σ i − 1 ( x − μ i ) ) Responsibility ( x i , θ ) = π k ⋅ N ( x i ∣ μ k , Σ k ) ∑ j = 1 K π j ⋅ N ( x i ∣ μ j , Σ j ) \text{Responsibility}(x_i, \theta) = \frac{\pi_k \cdot \mathcal{N}(x_i | \mu_k, \Sigma_k)}{\sum_{j=1}^{K} \pi_j \cdot \mathcal{N}(x_i | \mu_j, \Sigma_j)} Responsibility ( x i , θ ) = ∑ j = 1 K π j ⋅ N ( x i ∣ μ j , Σ j ) π k ⋅ N ( x i ∣ μ k , Σ k ) 最大似然函数思想 目的：评估聚类结果是否好坏，确立优化目标 结论：簇内彼此相似，簇间彼此不同 指标（是否用到样本均值）： 外部指标：JC指数、FMI指数、RI指数 内部指标：DB指数，Dunn指数 参考书：周志华-机器学习-西瓜书
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