聚类方法（Clustering）

时间 2020-04-15

标签方法 clustering 繁體版

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文章目录 1. 聚类基本概念 1.1 类似度、距离 1.2 类、簇 1.3 类之间的距离 2. 层次聚类 3. K均值聚类 3.1 模型 3.2 策略 3.3 算法 3.4 算法特性聚类：依据样本特征的类似度或距离，将其归并到若干个“类”或“簇”的数据分析问题html 聚类目的：经过获得的类或簇来发现数据的特色或对数据进行处理，在数据挖掘、模式识别等领域有着普遍的应用web 聚类属于无监督学习

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1. 8.3聚类（Clustering）:hierarchical clustering 层次聚类
2. 聚类（Clustering）
3. 1.3聚类（clustering）
4. 聚类距离方法Clustering, Distance Methods
5. 谱聚类算法 Spectral Clustering
6. Canopy Clustering（Canopy聚类）
7. Mahout – Clustering (聚类篇)
8. 聚类系列-层次聚类（Hierarchical Clustering）
9. 机器学习——聚类算法（clustering）
10. 聚类算法Clustering-KMeans/DBSCAN/DenPeak/NormalizeCut/RCC
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