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文档简介

1、模式识别、2、2章聚类分析、2.1聚类分析的概念2.2模式相似性度量2.3类定义和类之间距离2.4聚类算法、3，2.1聚类分析的概念、1、类似于聚类分析的基本思路。模式相似性度量和聚类算法。未受监视的分类(Unsupervised)。第二，特征量的类型物理量-(等级、技术、知识)名义-(性别、状态、种类)，第二章聚类分析，第4，3，方法的效果取决于分类算法和特征点分布的匹配。2.1集群分析的概念，分类无效时为1。要素选择不当，导致分类无效。第二章聚类分析，第5，3，方法的效果取决于分类算法和特征点分布的匹配。2.1聚类分析的概念，如果分类无效，情况2。如果图征选取不足，其他类别的样式可能显示为一个品类。第二章聚类分析，6，3，方法的效果取决于分类算法和特征点分布的匹配。2.1聚类分析概念，分类无效时情况3。特征选择太多可能无益，但反而有害。增加分析负担，恶化分析效果。第二章聚类分析，7，3，方法的效果取决于分类算法和特征点分布的匹配。2.1集群分析的概念，分类无效时为4。尺寸选择无效。、第二章聚类分析、8、3、方法的有效性取决于分类算法和特征点分布的匹配。2.1集群分析的概念，分类无效时为4。尺寸选择无效。2章聚类分析、9、3、方法的效果取决于分类算法和特征点分布的匹配。2.1集群分析的概念，分类无效时为4。尺寸选择无效。第二章群集分析，10，以下是一些动物的名字：羊(sheep)狗(dog)(蓝鲨)蜥蜴(lizard)毒蛇(猫)麻雀() 猫蜥蜴、蛇、海鸥青蛙、(b)肺是否存在、没有肺、肺、特征选择对集群结果的影响、第二章聚类分析、13、青蛙、羊、狗、猫蜥蜴、毒蛇麻雀、海鸥、猫非母乳喂养和肺，非母乳喂养和肺，特征选择对集群结果的影响，第2章集群分析，第15章，根据距离测量，集群结果不同，数据的粗糙集群分析第4，2章集群分析，第16章，总结为：选择什么功能？ 选择多少个要素？选取哪些标注？选择什么距离测量？这些将对分类结果产生重大影响。第2章群集分析、群集过程遵循的基本步骤、1、特征选择、2、最近邻居度量、3、群集准则(clustering c
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