无监督学习典例:聚类
聚类的目的在于把相似的东西聚在一起,而我们并不关心这一类是什么。因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。
聚类算法一般有五种方法,最主要的是划分方法和层次方法两种。
>>划分聚类算法通过优化评价函数把数据集分割为K个部分,它需要K作为 输人参数。典型的分割聚类算法有K-means算法, K-medoids算法、CLARANS算法。
>>层次聚类由不同层次的分割聚类组成,层次之间的分割具有嵌套的关系。它不需要输入参数,这是它优于分割聚类 算法的一个明显的优点,其缺点是终止条件必须具体指定。典型的分层聚类算法有BIRCH算法、DBSCAN算法和CURE算法等。
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