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机器学习-无监督算法

《百面机器学习》读书笔记

无监督包括两类学习方法：数据聚类 与 特征变量关联。聚类算法通过多次迭代寻找数据的最优分割，特征变量关联利用相关性分析方法得到变量间的关系。

Kmeans

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Kmeans++

相对于Kmeans的改进：除了第一个初始聚类中心随机选取外，其他初始聚类中心的选择离现有聚类中心越远越好

ISODATA

相对于Kmeans而言，无需确定聚类中心个数，通过动态的拆分类别或聚合类别达到聚类的目的。因此ISODATA需要设定参数来指导类别的拆分和聚类，例如每个类要求的最少样本数、最大方差等。

高斯混合模型GMM

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