人工智能基礎與應用（第2版）（微課版）課件 5-1 聚類分析_第1頁
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5-1聚類分析模塊?物以類聚：發現新簇群目錄CONTENTS何為聚類分析01常見聚類方法02聚類性能度量03一.何為聚類分析1.定義聚類分析：他是一種典型的無監督學習，也就是在事先不知道每個樣本的類別、沒有對應標簽值的情況下，將未知類別的樣本按照一定的規則劃分成若干個相對獨立的簇。簇的特點：同一個簇中的樣本盡可能相似不同的簇中的樣本盡可能不相似一.何為聚類分析2.典型應用領域領域銷售領域醫學領域生物領域安全領域一.何為聚類分析3.幾個概念如何去描述簇？簇質心簇大小簇密度簇號…二.常見聚類方法1.基于劃分的聚類二.常見聚類方法2.基于層次的聚類二.常見聚類方法3.基于密度的聚類三.聚類性能度量2.三個概念無論使用什么聚類方法對樣本進行分簇，都會涉及如何對聚類后的結果進行評估，以度量聚類模型的性能的問題。聚類性能度量指標用于對聚類后的結果進行評估，分為內部指標和外部指標兩大類。外部指標要事先指定聚類模型作為參考來評估聚類結果的好壞，稱為有標簽的評估；而內部指標是指不借助任何外部參考，只用參與聚類的樣本本身評估聚類結果的好壞。內部指標慣性值輪廓系數CH分數該值越小越好，越小證明樣本在類間的分布越集中值越大，說明同類樣本相距越近，不同樣本相距越遠。當簇密集且分離較好時，CH分數更高，因此CH值越大

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