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聚类分析 -凯发k8网页登录

无监督学习方法，用于查找数据中的自然分组和模式

聚类分析，也称为分割分析或分类分析，可将样本数据分成一个个组（即簇）。同一簇中的对象是相似的，不同簇中的对象则明显不同。statistics and machine learning toolbox™ 提供了几种聚类方法和相似性测度（也称为距离测度）来创建簇。此外，簇计算可以按照不同的计算标准确定数据的最佳簇数。聚类可视化选项包括树状图和轮廓图。该工具箱还提供了几种异常检测方法来识别离群值和新奇值。

聚类分析基础知识

类别


  • 生成一系列嵌套的簇

  • 通过最小化均值距离或中心点距离进行聚类并计算马氏距离

  • 通过使用 dbscan 算法来计算簇和离群值

  • 使用基于图的算法计算簇

  • 使用期望最大化算法，基于高斯混合模型进行聚类

  • 使用穷举搜索或 kd 树搜索查找最近邻

  • 用于生成数据的马尔可夫模型

  • 检测离群值和新奇值

  • 绘制数据簇并计算最佳簇数
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