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Questions and Answers
K-Means算法的基本目标是什么？
K-Means算法的基本目标是什么？
- 通过寻找K个质心使得簇内误差平方和最小 (correct)
- 通过将数据点随机分配到各个簇中
- 通过计算每个点到数据集中心的距离
- 通过最小化簇间距离来划分数据
在DBSCAN算法中，定义“噪声点”的标准是什么？
在DBSCAN算法中，定义“噪声点”的标准是什么？
- 在所有点中距离最远的点
- 在其ε邻域内至少有MinPts个点
- 在某个核心点的ε邻域内
- 既不是核心点也不是边界点 (correct)
AGNES算法的基本思路是什么？
AGNES算法的基本思路是什么？
- 从一个簇开始，逐步分裂成多个部分
- 开始时每个数据点都是一个簇，逐步合并相近的簇 (correct)
- 将所有数据点随机分配到多个簇
- 从一个簇中选择一个点，向外扩展
选择聚类算法时应考虑哪些因素？
选择聚类算法时应考虑哪些因素？
K-Medoids算法与K-Means算法有什么主要区别？
K-Medoids算法与K-Means算法有什么主要区别？
OPTICS算法与DBSCAN算法的主要区别是什么？
OPTICS算法与DBSCAN算法的主要区别是什么？
高斯混合模型的基本假设是什么？
高斯混合模型的基本假设是什么？
STING算法的基本思想是什么？
STING算法的基本思想是什么？
Flashcards
K-Means 聚类算法
K-Means 聚类算法
一种迭代地寻找 K 个簇质心的聚类算法，使簇内误差平方和最小。
K-Medoids 聚类算法
K-Medoids 聚类算法
与 K-Means 类似，但用簇内数据点代表质心，对异常值更鲁棒。
DBSCAN 聚类算法
DBSCAN 聚类算法
一种基于数据点密度的聚类算法，无需预先指定簇数量。
核心点(DBSCAN)
核心点(DBSCAN)
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层次聚类(AGNES)
层次聚类(AGNES)
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高斯混合模型(GMM)
高斯混合模型(GMM)
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无监督学习
无监督学习
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质心
质心
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Study Notes
聚类方法概述
- 聚类方法是无监督学习方法，用于将无标签数据集分成多个群组（簇）。
- 簇内数据点相似度高，簇间数据点相似度低。
基于划分的聚类方法
-
K-Means 算法
- 基本思想：迭代寻找 K 个簇的质心，最小化簇内误差平方和。
- 步骤：随机选择 K 个数据点作为初始质心，分配数据点到最近质心，重新计算质心，重复直至质心不再变化或达到迭代次数上限。
-
K-Medoids 算法
- 基本思想：类似于 K-Means，但质心由簇内实际数据点代表，对噪声和异常值更鲁棒。
基于密度的聚类方法
-
DBSCAN 算法
- 基本思想：基于数据点密度进行簇划分，无需预设簇数量。
- 核心概念：
- 核心点：ε 邻域内至少包含 MinPts 个点。
- 边界点：不是核心点，但位于核心点 ε 邻域内。
- 噪声点：既不是核心点也不是边界点。
-
OPTICS 算法
- 基本思想：DBSCAN 的改进，可处理不同密度级别的簇。
基于层次的聚类方法
-
AGNES 算法（自底向上）
- 基本思想：初始每个数据点为一个簇，逐步合并相近簇，直至满足停止条件。
-
DIANA 算法（自顶向下）
- 基本思想：初始所有数据点在一个簇，逐步分裂，直至满足停止条件。
基于网格的聚类方法
-
STING 算法
- 基本思想：将空间划分为有限单元格，通过单元格邻接关系进行聚类。
-
CLIQUE 算法
- 基本思想：在网格数据空间寻找稠密单元，形成簇。
基于模型的聚类方法
- 高斯混合模型 (GMM)
- 基本思想：假设数据由多个高斯分布混合生成，通过 EM 算法估计模型参数。
聚类方法的特点与应用
- 特点：无需预先标记数据，可发现数据潜在模式。
- 应用：市场分析、社交网络分析、图像处理、生物信息学等。
聚类方法选择
- 选择合适方法需考虑数据特性、算法复杂度和预期效果。
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Description
本测验将帮助你了解不同的聚类方法，包括基于划分、密度和层次的聚类算法。你将学习到 K-Means、DBSCAN 和 AGNES 等经典算法的基本思想和步骤。通过这个测试，你可以检测自己对聚类技术的掌握程度。
