第九章 聚类 Clustering

第九章　聚类

(Unsupervised Learning)无监督学习:
　　　　训练样本的标记信息是未知的，通过对无标记数据的训练来找出数据内部所存在的规律以及性质．为进一步的数据分析打下基础

１．知识点

聚类过程中会自动的形成簇结构，但是算法对簇(cluster)没有概念，这是在运算过程中自己出现的聚类现象，这个簇的名字需要自己来进行定义

聚类可作为一个单独的过程来完成，用于去寻找数据的内部性质及分布结构，当然也可以作为分类等其他学习任务的前驱过程．

当对数据的类不是很明确的时候，可以将数据先进行聚类，根据聚类结果将每个簇定义为一个类，再基于这些类进行训练分类模型

性能度量（performance measure）

性能度量也叫聚类的”有效性指标（validity index）”
物以类聚：
　　　　簇内相似度高，簇间相似度低．

距离计算（distance measure）

闵科夫斯基距离，这是一种最常用的距离
可以变形成欧式距离和曼哈顿距离（典型的街区距离公式）　　这都是经典的距离公式