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無監(jiān)督聚類，什么是聚類分析聚類算法有哪幾種

來源：整理時間：2025-01-16 04:58:44 編輯：智能門戶手機版

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1，什么是聚類分析聚類算法有哪幾種
2，unsupervised hierarchical cluster是什么意思
3，機器學習非監(jiān)督機器學習算法有哪些
4，非監(jiān)督分類的具體概念
5，為什么說聚類分析是一種無監(jiān)督的學習方法
6，什么是無監(jiān)督學習

1，什么是聚類分析聚類算法有哪幾種

聚類分析的算法可以分為以下幾大類:分裂法、層次法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法和基于模型的方法等。

聚類分析是分類算法中的一種，是無監(jiān)督的，不需要訓練。聚類算法分為：硬聚類算法和軟聚類算法，硬聚類中最經(jīng)典的是K均值聚類算法，就是大家所說的K-means算法，軟聚類算法中最經(jīng)典的是模糊C均值聚類算法，就是FCM。后續(xù)的一些聚類算法都是在這兩種上改進的

什么是聚類分析聚類算法有哪幾種

2，unsupervised hierarchical cluster是什么意思

unsupervised hierarchical cluster無監(jiān)督聚類雙語例句1After modeling, an unsupervised hierarchical clustering algorithm is applied to cluster all users in wireless network based on weighted similarity.在對用戶和社會關系建模后，采用基于加權相似度的非監(jiān)督層次化聚類算法，對全網(wǎng)用戶進行聚類分析。

沒看懂什么意思？

unsupervised hierarchical cluster是什么意思

3，機器學習非監(jiān)督機器學習算法有哪些

非監(jiān)督機器學習可以分為以下幾類（1）聚類：K-均值聚類、譜聚類、DBSCAN聚類、模糊聚類、GMM聚類、層次聚類等（2）降維：PCA、t-SNE、MDS等（3）其它：PageRank、SOM等詳細介紹可以參考圖書：The Elements of Statistical Learning的第14章

maxsoft作為logistics二分類的改進版，天生適合多分類；神經(jīng)網(wǎng)絡(如bp神經(jīng)網(wǎng)絡，隨機權神經(jīng)網(wǎng)絡，rbf神經(jīng)網(wǎng)絡等)；通過建立多個支持向量機或者最小二乘支持向量機分類模型，通過投票算法選擇概率最大的分類標簽；也可以通過聚類算法(knn，kmeans等)等無監(jiān)督學習算法實現(xiàn)分類?；蛟S不太完善，歡迎補充。(機器學習算法與python學習)

機器學習非監(jiān)督機器學習算法有哪些

4，非監(jiān)督分類的具體概念

非監(jiān)督分類是指人們事先對分類過程不施加任何的先驗知識，而僅憑數(shù)據(jù)（遙感影像地物的光譜特征的分布規(guī)律），即自然聚類的特性，進行“盲目”的分類；其分類的結(jié)果只是對不同類別達到了區(qū)分，但并不能確定類別的屬性，亦即：非監(jiān)督分類只能把樣本區(qū)分為若干類別，而不能給出樣本的描述；其類別的屬性是通過分類結(jié)束后目視判讀或?qū)嵉卣{(diào)查確定的。非監(jiān)督分類也稱聚類分析。一般的聚類算法是先選擇若干個模式點作為聚類的中心。每一中心代表一個類別，按照某種相似性度量方法（如最小距離方法）將各模式歸于各聚類中心所代表的類別，形成初始分類。然后由聚類準則判斷初始分類是否合理，如果不合理就修改分類，如此反復迭代運算，直到合理為止。與監(jiān)督法的先學習后分類不同，非監(jiān)督法是邊學習邊分類，通過學習找到相同的類別，然后將該類與其它類區(qū)分開，但是非監(jiān)督法與監(jiān)督法都是以圖像的灰度為基礎。通過統(tǒng)計計算一些特征參數(shù)，如均值，協(xié)方差等進行分類的。所以也有一些共性。

程輻射的定義

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5，為什么說聚類分析是一種無監(jiān)督的學習方法

聚類分析：對樣品或指標進行分類的一種分析方法，依據(jù)樣本和指標已知特性進行分類。本節(jié)主要介紹層次聚類分析，一共包括3個部分，每個部分包括一個具體實戰(zhàn)例子。1、常規(guī)聚類過程：一、首先用dist()函數(shù)計算變量間距離dist.r = dist(data, method=" ") 其中method包括6種方法，表示不同的距離測度："euclidean", "maximum", "manhattan", "canberra", "binary" or "minkowski"。相應的意義自行查找。二、再用hclust()進行聚類hc.r = hclust(dist.r, method = “ ”) 其中method包括7種方法，表示聚類的方法："ward", "single", "complete","average", "mcquitty", "median" or "centroid"。相應的意義自行查找。三、畫圖plot(hc.r, hang = -1,labels=NULL) 或者plot(hc.r, hang = 0.1,labels=F)hang 等于數(shù)值，表示標簽與末端樹杈之間的距離，若是負數(shù)，則表示末端樹杈長度是0，即標簽對齊。labels 表示標簽，默認是NULL，表示變量原有名稱。labels=F :表示不顯示標簽。

6，什么是無監(jiān)督學習

無監(jiān)督學習(unsupervised learning):設計分類器時候，用于處理未被分類標記的樣本集目標是我們不告訴計算機怎么做，而是讓它（計算機）自己去學習怎樣做一些事情。非監(jiān)督學習一般有兩種思路。第一種思路是在指導Agent時不為其指定明確的分類，而是在成功時采用某種形式的激勵制度。需要注意的是，這類訓練通常會置于決策問題的框架里，因為它的目標不是產(chǎn)生一個分類系統(tǒng)，而是做出最大回報的決定。這種思路很好的概括了現(xiàn)實世界，Agent可以對那些正確的行為做出激勵，并對其他的行為進行處罰。強化學習的一些形式常常可以被用于非監(jiān)督學習，由于沒有必然的途徑學習影響世界的那些行為的全部信息，因此Agent把它的行為建立在前一次獎懲的基礎上。在某種意義上，所有的這些信息都是不必要的，因為通過學習激勵函數(shù)，Agent不需要任何處理就可以清楚地知道要做什么，因為它（Agent）知道自己采取的每個動作確切的預期收益。對于防止為了計算每一種可能性而進行的大量計算，以及為此消耗的大量時間（即使所有世界狀態(tài)的變遷概率都已知），這樣的做法是非常有益的。另一方面，在嘗試出錯上，這也是一種非常耗費時間的學習。不過這一類學習可能會非常強大，因為它假定沒有事先分類的樣本。在某些情況下，例如，我們的分類方法可能并非最佳選擇。在這方面一個突出的例子是Backgammon（西洋雙陸棋）游戲，有一系列計算機程序（例如neuro-gammon和TD-gammon）通過非監(jiān)督學習自己一遍又一遍的玩這個游戲，變得比最強的人類棋手還要出色。這些程序發(fā)現(xiàn)的一些原則甚至令雙陸棋專家都感到驚訝，并且它們比那些使用預分類樣本訓練的雙陸棋程序工作得更出色。一種次要的非監(jiān)督學習類型稱之為聚合（clustering）。這類學習類型的目標不是讓效用函數(shù)最大化，而是找到訓練數(shù)據(jù)中的近似點。聚合常常能發(fā)現(xiàn)那些與假設匹配的相當好的直觀分類。例如，基于人口統(tǒng)計的聚合個體可能會在一個群體中形成一個富有的聚合，以及其他的貧窮的聚合。

首先看什么是學習（learning）？一個成語就可概括：舉一反三。此處以高考為例，高考的題目在上考場前我們未必做過，但在高中三年我們做過很多很多題目，懂解題方法，因此考場上面對陌生問題也可以算出答案。機器學習的思路也類似：我們能不能利用一些訓練數(shù)據(jù)（已經(jīng)做過的題），使機器能夠利用它們（解題方法）分析未知數(shù)據(jù)（高考的題目）？最簡單也最普遍的一類機器學習算法就是分類（classification）。對于分類，輸入的訓練數(shù)據(jù)有特征（feature），有標簽（label）。所謂的學習，其本質(zhì)就是找到特征和標簽間的關系（mapping）。這樣當有特征而無標簽的未知數(shù)據(jù)輸入時，我們就可以通過已有的關系得到未知數(shù)據(jù)標簽。在上述的分類過程中，如果所有訓練數(shù)據(jù)都有標簽，則為有監(jiān)督學習（supervised learning）。如果數(shù)據(jù)沒有標簽，顯然就是無監(jiān)督學習（unsupervised learning）了，也即聚類（clustering）。

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無監(jiān)督聚類，什么是聚類分析聚類算法有哪幾種

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