聚类算法是ML中一个重要分支,一般采用unsupervised learning进行学习,本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut五个算法在聚类中的应用。
Clustering Algorithms分类
1. Partitioning approach:
建立数据的不同分割,然后用相同标准评价聚类结果。(比如最小化平方误差和)
典型算法:K-Means, K-Medoids
2. Model-based:
对于每个类假定一个分布模型,试图找到每个类最好的模型
典型算法:GMM(混合高斯)
3. Dimensionality Reduction ......
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