摘要：三.非线性支持向量机 问题起源：1.对于一些非线性可分的问题，我们希望能通过一个映射问题将特征映射到新的空间中去（可能是更高维的空间），寄希望于在新的空间中样本能够线性可分；2.我们注意到在线性支持向量机的对偶问题的求解过程中，目标函数和决策函数都只是涉及到输入实例与实例之间的内积，所以将核函数引进 阅读全文

摘要：引言：当两类样本线性可分时，针对我们之前学习的感知机而言，存在多个超平面能将数据分开，这里要讨论什么样的分类面最好的问题。为此，我们形式化的定义了最优分类超平面，他有两点特征:1.能将训练样本没有错误的分开；2.在样本中距离超平面最近的样本与超平面之间的距离最大。 1.没有错误的分开： 对尺度影响的 阅读全文

摘要：1.分级聚类（Hierarchical Clustering） 凝聚的层次聚类（自底向上） 分裂的层次聚类（自顶向下） 1.1 自底向上的分级聚类步骤 –(1) 初始化：每个样本形成一个类 –(2) 合并：计算任意两个类之间的距离（或相似性），将距离最小（或相似性最大）的两个类合并为一个类，记录下这 阅读全文

摘要：1.定义 ：将数据分成多个类别，在同一个类内，对象（实体）之间具有较高的相似性，不同类对象之间的差异性较大。 对一批没有类别标签的样本集，按照样本之间的相似程度分类，相似的归为一类，不相似的归为其它类。这种分类称为聚类分析，也称为无监督分类。 2.结果取决于两个因素：第一个是任务的选择，同样的样本不 阅读全文