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第4章 无监督学习
4.1基本概念
图4.1数据点的三个自然
4.2k-均值聚类
4.2.1k-均值算法
图4.2k-均值算法
计算机组成原理(第三版)
图4.3k-均值算法的运行实例
4.2.2k-均值算法的硬盘版本
图4.4一个简单的k-均值算法硬盘版本
计算机组成原理(第三版)4.2.3优势和劣势
图4.5存在和不存在异常值情况下的聚类
图4.6不理想的初始种子(聚类中心)
图4.7理想的初始种子(聚类中心)4
计算机组成原理(第三版)
图4.8自然(不规则)聚类和k-均值聚类
4.3聚类的表示
4.3.1聚类的一般表示方法
图4.9聚类的规则描述
4.3.2任意形状的聚类
图4.10两个自然聚类以及
计算机组成原理(第三版)4.4层次聚类
图4.11层次聚类的一个例子
图4.12合并层次聚类算法
图4.13合并层次聚类算法的工作
4.4.1单链接方法
图4.14单链接方法的连锁反应
计算机组成原理(第三版)4.4.2全链接方法
图4.15采用全链接方法聚类
4.4.3平均链接方法 4.4.4优势和劣势
4.5距离函数
4.5.1数值的属性(Numeric Attributes)4.5.2布尔属性和符号属性(Binary and Nominal Attributes)
图4.16两个只具有布尔属性数据点的混合矩阵
计算机组成原理(第三版)4.5.3文本文档
4.6数据标准化 4.7混合属性的处理 4.8采用哪种聚类算法 4.9聚类的评估
图4.17带有熵和纯度值的混合矩阵
计算机组成原理(第三版)4.10发现数据区域和数据空洞
图4.18用决策树来区分数据区域和空洞区域
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