第八章 非监督学习方法 2010.12.13
第八章 非监督学习方法 2010.12.13
引言
引言
3 监督与非监督学习方法比较 口
3 监督与非监督学习方法比较
4 两大类非监督学习方法 1.基于概率密度函数估计的直接方法：设法找到 各类别在特征空间的分布参数再进行分类。比 如直方图方法。 2. 基于样本间相似性度量的间接聚类方法：设法 定出不同类别的核心或初始类核，然后依据样 本与各核心之间的相似性度量将样本聚集成不 同类别
4 两大类非监督学习方法 1. 基于概率密度函数估计的直接方法：设法找到 各类别在特征空间的分布参数再进行分类。比 如直方图方法。 2. 基于样本间相似性度量的间接聚类方法：设法 定出不同类别的核心或初始类核，然后依据样 本与各核心之间的相似性度量将样本聚集成不 同类别
单峰子集的分离方法 Mixture PDF 一维空同中的佩峰分离 0.7 0.6 05 0.4 0.4 容成 0.3 0.3 0.2 0.1 02 0.1 第一类 第二类 1 0 -2 3
单峰子集的分离方法