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SU-1-聚类-竖版1
SU-1-聚类-竖版1
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中国科学
院大学
苏荔
201
9.
1
1
suli@ucas.
ac.cn
模式识别与机器学习
(一)非监督学习-聚类
监督学习
:
给定
{
x
i
,y
i
},i=1..N,
学习
输入
x与输出y之
间的关系
y=f(x)
•
分类:
y
为类别标签
•
回归:
y
为连续值
•
排序:
y
为有序的数值
非监督学
习
:给定
{
x
i
},i=1..N,
寻找数据
的内在结构
•
概率密度
估计:
y
为概率密度
•
聚类:
y
为聚类类别
•
降维
/
可视化:
y
为
x
的
低维表示
监督学习
vs. 非
监督学习
原始数据容易获得,但标注数据昂贵。
降低存储
/
计算。
对高维数据降噪。
对数据进行探索性分析(可视化)。
非监督学习通常可作为监督学习的预处理步骤。
为什么引
入非监督
学习?
•
聚类
(Clustering)
2019-
1
1
-
14
4
•
基本概念
•
经典聚类算法
–
K均值聚类
(K-means)
–
高斯混合模型和最大期望算
法
(Gaussian Mixture
Models and Expectation-
Maximization Algo
rithm)
–
层次聚类
–
基于密度聚类
2019-
1
1
-
14
5
基本概念
定义
距离度量函数
聚类性能评价指标
2019-
1
1
-
14
6
聚类
•
发现数据中分组聚集的结构
:根据数据中
样本与样本之间的距离或相
似度,将样本
划分为若干组/类/簇(cl
uster)。
•
划分的原则:类内样本距离
小、类间样本
距离大
Clus
ter的
定义?
聚类的类型
聚类的结果是产生一个簇的集合
基于划分的聚类(无嵌套)
将所有样本划分到若干不重叠的子集(簇),且
使得每个样本仅属于一个子集
层次聚类(嵌套)
树形聚类结构,在不同层次对数据集进行划分,
簇之间存在嵌套
基于划分的聚类
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