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密度聚类、谱聚类

  谱聚类算法建立在谱图理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。

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课程简介

  谱聚类算法建立在谱图理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。

  该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 , 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域, 最近才开始用于机器学习中,并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。


适合人群

  l 适合零基础学前端语言的初学者

  l 想转行进入前端行业的工作人员

  l 学习机器学习与线性回归算法

课程亮点

  谱聚类算法建立在图论中的谱图理论基础上,其本质是将聚类问题转化为图的最优划分问题,是一种点对聚类算法,对数据聚类具有很好的应用前景。

主讲内容

  01_聚类的评估_metrics代码

  02_密度聚类_代码实现

  03_谱聚类

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