主要内容

聚类算法

K-means聚类

关于K的选定？

K-means的局限性

层次聚类

聚类对比

高斯混合模型

GMM的优势？

GMM的劣势？

总结和对比

主要内容

聚类算法

图像分割

K-means聚类

关于K的选定？

K-means的局限性

层次聚类

自己确定在什么时间停止

不同粒度时的聚类情况

聚类对比

高斯混合模型

两个加权求值

任何的分布可以由多个高斯分布加权的和表示

随机给的高斯分布

EM算法

GMM的优势？

t迭代次数，k是高斯核个数，n样本个数

GMM的劣势？

总结和对比

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[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）
欢迎大家来到"Python从零到壹",在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界.所有文章都将结合案例.代码和作者的经验讲 ...
机器学习之聚类算法——聚类效果评估可视化
我曾在机器学习之聚类算法应用篇中介绍过,聚类算法常使用轮廓系数来评估聚类效果,不过有时候并不是轮廓系数越大越好,如下面两幅图所示,图中的红色虚线表示聚类系数分数: 显然将簇数据设置为2的时候得到的轮廓 ...
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化学分子降维算法umap、聚类算法hdbscan和kmeans
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k中心点聚类算法伪代码_聚类算法之——K-Means、Canopy、Mini Batch K-Means
K-Means||算法 K-Means||算法是为了解决K-Means++算法缺点而产生的一种算法: 主要思路是改变每次遍历时候的取样规则,并非按照K-Means++算法每次遍历只获取一个样本,而是每 ...

七月算法机器学习 10 聚类算法与应用

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