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文檔簡(jiǎn)介

聚類算法機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)大綱2018年10月6日聚類任務(wù)、性能度量、距離計(jì)算實(shí)戰(zhàn)2018年10月13日原型聚類實(shí)戰(zhàn)2018年10月20日密度聚類、層次聚類實(shí)戰(zhàn)大綱

聚類任務(wù)性能度量距離計(jì)算原型聚類

密度聚類

層次聚類密度聚類密度聚類的定義

密度聚類也稱為“基于密度的聚類”(density-basedclustering)。此類算法假設(shè)聚類結(jié)構(gòu)能通過(guò)樣本分布的緊密程度來(lái)確定。

通常情況下，密度聚類算法從樣本密度的角度來(lái)考察樣本之間的可連接性，并基于可連接樣本不斷擴(kuò)展聚類簇來(lái)獲得最終的聚類結(jié)果。

接下來(lái)介紹DBSCAN這一密度聚類算法。密度聚類DBSCAN算法：基于一組“鄰域”參數(shù)來(lái)刻畫樣本分布的緊密程度。基本概念：鄰域：對(duì)樣本，其鄰域包含樣本集

中與的距離不大于的樣本；核心對(duì)象：若樣本的鄰域至少包含MinPts個(gè)樣本，則該樣本點(diǎn)為一個(gè)核心對(duì)象；密度直達(dá)：若樣本位于樣本的鄰域中，且是一個(gè)核心對(duì)象，則稱樣本由密度直達(dá)；密度可達(dá)：對(duì)樣本與，若存在樣本序列，其中

，且由密度直達(dá)，則該兩樣本密度可達(dá)；

密度相連：對(duì)樣本與，若存在樣本使得兩樣本均由密度可達(dá)，則稱該兩樣本密度相連。密度聚類

密度聚類

密度聚類DBSCAN算法偽代碼：密度聚類聚類效果：大綱

聚類任務(wù)性能度量距離計(jì)算原型聚類密度聚類

層次聚類層次聚類層次聚類在不同層次對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，從而形成樹形的聚類結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)集劃分既可采用“自底向上”的聚合策略，也可采用“自頂向下”的分拆策略。AGNES算法（自底向上的層次聚類算法）

首先，將樣本中的每一個(gè)樣本看做一個(gè)初始聚類簇，然后在算法運(yùn)行的每一步中找出距離最近的兩個(gè)聚類簇進(jìn)行合并，該過(guò)程不斷重復(fù)，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的聚類簇的個(gè)數(shù)。

層次聚類最小距離：最大距離：平均距離：兩個(gè)聚類簇和的距離，可以有3種度量方式。層次聚類–樹狀圖AG

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