机器学习聚类知识总结

1. 聚类任务的标准定义：

   

2. 聚类结果的性能度量：同一簇相似度高，不同簇相似度低。

   A.内部指标：

   

   B.外部指标：

   

3. 距离计算：

   距离度量的定义

   闵科夫斯基距离

   

   欧式距离 (p=2)

   曼哈顿距离 (p=1)

   对于无序属性采用VDM距离

   

   综合起来处理：

   

4. 基于原型的聚类：k均值算法

   

   

5. 基于密度的聚类： DBSCAN算法

   

   

6. 基于层次的聚类：AGENT算法