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dbscan matlab 负荷曲线聚类_机器学习中的聚类算法演变及学习笔记

【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[认真看图][认真看图]

【补充说明】聚类算法可以作为独立方法将数据聚成不同簇，也可以作为数据挖掘任务(例如分类、关联规则等)的预处理！

【补充说明】聚类算法与分类算法的主要区别在于训练时的样本有无标签，聚类算法无监督学习，分类算法有监督学习！

【再说一句】本文主要介绍机器学习中聚类算法的演变路径，和往常一样，不会详细介绍各算法的具体实现，望理解！

一、相似性衡量方法

1. 基于距离

  • 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)：计算距离的通用的公式
3036d682ce7075c5a6411827263af42c.png
  • 曼哈顿距离(即城市块距离Manhattan distance)：h=1(例如用于L1正则化等)
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  • 欧几里德距离(用的比较多)：

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