__如果
__如果

机器学习之无监督学习

机器学习之无监督学习_第1张图片

聚类：发掘纵向结构的某种模式信息，某些x属于相同的分布或者类别

特征学习：发掘横向结构的某种模式信息，每一行都可以看成是一种属性或特征

密度估计：发掘底层数据分布，x都是从某个未知分布p(x)采出来的，p(x)是什么，能不能估计出来

聚类

机器学习之无监督学习_第2张图片

样本间距离

机器学习之无监督学习_第3张图片

机器学习之无监督学习_第4张图片

C是指C簇

常见聚类任务

常见聚类方法

机器学习之无监督学习_第5张图片

聚类效果评估

外部指标

机器学习之无监督学习_第6张图片

内部指标

当我们没有办法参考正确的分类，我们怎么评判聚类的好坏？

最核心的思想还是类内相似度高，类间相似度低

机器学习之无监督学习_第7张图片

K均值

层次聚类

无监督特征学习

主成分分析

概率密度估计

非参密度估计

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