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聚类与分类课件
聚类与分类课件
聚类
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对聚类与分类的简单介绍,适合于初学者了解相关技术。
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聚类与分类
IRLAB
聚类
大纲
•
聚类分析简介
•
层次聚类
–
单连接和全连接聚类
–
组平均聚类
–
应用:改进语言模型
–
自顶向下聚类
•
非层次聚类
–
K-均值
–
EM算法
什么是聚类分析
?
•
聚类
:
数据对象的集合
–
在同一个类中,数据对象是相似的
–
不同类之间的对象是不相似的
•
聚类分析
–
一个数据集合分组成几个聚类
•
聚类是一种
无监督分类
:
没有预定义的类
•
典型应用
–
作为一个
独立的工具
透视数据分布
–
可以作为其他算法的
预处理步骤
聚类在自然语言中的应用
•
探测数据分析(
exploratory data analysis
)
–
例如词性标注,将相似的词作为同一种词性,对
前置词比较有效
–
对
this
和
the
这种语法语义特征不一致的词,不总分
在一组的词不适合
•
概化(
generalization
)
–
等价类,可以使用相同的上下文环境,解决数据
稀疏问题
–
同时聚类是学习的一种方法(推理
Friday
的前置
词)
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