聚类算法 朱钦圣
聚类算法 朱钦圣
目录 1、聚类算法简介 2、K-means?算法 3、DBSCAN:算法 4、层次聚类算法
1、聚类算法简介 2、K-means算法 3、DBSCAN算法 4、层次聚类算法 目录
聚类算法简介 1 简单介绍聚类算法
聚类算法简介 1 简单介绍聚类算法
聚类算法简介 定义 定义(wiki) 聚类就是按照某个特定标准（如距离 Cluster analysis is the task of 准则)把一个数据集分割成不同的类 grouping a set of objects in such a 或簇，使得同一个簇内的数据对象 way that objects in the same 的相似性尽可能大，同时不在同一 group(called a cluster)are more 个簇中的数据对象的差异性也尽可 similar (in some sense)to each 能地大。 other than to those in other groups(clusters)
聚类算法简介 定义（wiki） Cluster analysis is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group (called a cluster) are more similar (in some sense) to each other than to those in other groups (clusters) 定义 聚类就是按照某个特定标准(如距离 准则)把一个数据集分割成不同的类 或簇，使得同一个簇内的数据对象 的相似性尽可能大，同时不在同一 个簇中的数据对象的差异性也尽可 能地大
聚类任务 聚类目标：将数据集中的样本划分为若干个通常不 相交的子集（"簇”，cluster）. 聚类既可以作为一个单独过程（用于找寻数据内在 的分布结构)，也可作为分类等其他学习任务的前 驱过程
聚类任务 聚类目标：将数据集中的样本划分为若干个通常不 相交的子集（“簇” ，cluster）. 聚类既可以作为一个单独过程（用于找寻数据内在 的分布结构），也可作为分类等其他学习任务的前 驱过程