人工智能經(jīng)典電子書ml-22-20181020-密度聚類-層次聚類

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

聚類任務(wù)性能度量距離計算原型聚類

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)能通過樣本分布的緊密程度來確定。

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

接下來介紹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)來刻畫樣本分布的緊密程度?；靖拍睿亨徲颍簩颖荆溧徲虬瑯颖炯?/p>

中與的距離不大于的樣本；核心對象：若樣本的鄰域至少包含MinPts個樣本，則該樣本點為一個核心對象；密度直達(dá)：若樣本位于樣本的鄰域中，且是一個核心對象，則稱樣本由密度直達(dá)；密度可達(dá)：對樣本與，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，將樣本中的每一個樣本看做一個初始聚類簇，然后在算法運行的每一步中找出距離最近的兩個聚類簇進(jìn)行合并，該過程不斷重復(fù)，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的聚類簇的個數(shù)。

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

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