摘要：
第六章、高级聚类算法 1. DBSCAN算法和电子商务客户分类分析 1.1DBSCAN算法 通过定义数据点空间的密度和密度度量，这些类可以建模成数据空间中具有某种密度的截面。 在有噪声的情况下基于密度的空间聚类应用算法（Density Based Spatial Clustering of Appl 阅读全文
posted @ 2019-09-25 10:48
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第五章、聚类分析 0. 聚类算法的系统性介绍 聚类被定义为一个数据集的无监督分类。聚类算法的目的是使用距离或者概率度量对给定数据集（点集或者对象的集合）划分成数据实例或者对象（点）的组。根据距离或相似性或其他度量，同一个组中的成员比较接近。换言之，就是最大化类内（内部同质性）的相似性并最小化类间（外 阅读全文
posted @ 2019-09-25 10:37
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摘要：
第四章、高级分类算法 1. 集成方法（策略：模型平均） 为了提升分类的准确率，提出了集成方法（EM） 集成方法就是基于多个基础分类器来构建组合的分类器（每个基学习器都犯不同的错误，综合起来犯错的可能性不大） 每个基础分类器的训练过程基于不同的数据集成或者是对源是训练数据集进行又放回的抽样得到的训练数 阅读全文
posted @ 2019-09-25 10:30
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