聚类

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相似性衡量

  • 距离
  • 相似性
  • 核函数
  • DTW（dynamic time warping 一种特殊的距离算法）

聚类算法

  • 划分聚类(Partition-based methods)
    确认聚类数量，挑选初始点 -> 类内的点足够近，类间的点足够远。

  • 密度聚类(Density-based methods)
    指定圈的最大半径，包含的最少点数量 -> 画圈。

  • 模型聚类(Model-based methods)
    基于概率模型和神经网络模型 -> 同一类属于同一概率分布

  • 层次聚类(Hierarchical methods)
    自下而上法 (bottom-up) 和自上而下法 (top-down)，根据linkage迭代联合或者排异。

  • 网格聚类(Grid-based methods)
    将数据空间划分为网格单元，将数据对象集映射到网格单元中。计算每个单元的密度，根据阈值确定高密度单元 -> 相近的高密度单元组成类

常用聚类算法

Overview of clustering methods

  • k-means

  • GMM

数据简化

  • 变化
  • 降维
  • 抽样