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欠拟合_张兴杰_中国科学院大学_深度学习_dn&&dl_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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A很经典的“肘点”法 A 选取不同的K值,画出损失函数曲线 A选取“肘点”值 □ 不同的K取值与图像分割(聚类很多时候也是业务相关的) □ K-means的局限性 属于“硬聚类”,每个样本只能有一个类别。其他的 一些聚类方法(GMM或者模糊K-means允许“软聚类”) K-means对异常点的“免疫力”很差,我们可以通过一 些调整(比如中心不直接取均值,而是找均值最近的样 本点代替) 对于团状的数据点集区分度好,对于带状(环绕)等 “非凸”形状不太好。(用谱聚类或者做特征映射) 4月机器学习算法班 □ 好多同学表示K-mea ns里面的K太难确定了 □有!没!有!不!用!定! K!的聚类? 自下而上(凝聚): 从其OWIl群集中的每个项目开始,找到最佳的Pair,以合并到新的CiUSteτ中。 重复将所有用户融合在一起。 考虑所有PoSSible合并... □ CIUS ter R和CIUS ter S之间的距离怎么界定? ① 最小连接距离法 d{R, S) = ITliri d(xR, XS) x^∈R,×5∈S ② 最大连接距离法 d(R, S
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