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A tutorial on Clustering Algorithm(中文翻译)

  • 模糊聚类的应用--目标分割
  • exlusive clustering（比如K-means)
  • hierarchy clustering：先将 n  个样品各看成一类， 然后规定类与类之间的距离（类之间的距离有多种定义方法），选择距离最小的一对合并成新的一类， 计算新类与其他类的距离， 再将距离最近的两类合并，这样每次减少一类， 直至所有的样品都成为一类为止。
  • to Model-Based Clustering（如GMM)

 

 

 

 

 


 

 

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