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文档简介

主讲：夏吉安数据应用与实大践算法2聚类分析与聚类算法3常见的聚类算法4层次聚类5K-Means6谱聚类7聚类算法性能分析1有监督与无监督的概念目录CONTENTS有监督与无监督的概念给出一幅图区分不同的动物我们小的时候不知道牛和鸟是否属于一类，因为我们不知道动物的概念。随着我们慢慢长大，学习的知识越老越多。逐渐对于动物有了清晰的认识。当我们的知识积累到一定的程度，就可以轻易的分辨不同的动物。当给出一个动物，我们可以分别出它的种类有监督指的是通过已有的知识去建立模型，再对未知的事物进行判别。从而对未知数据进行预测和分类的能力。无监督的概念现实生活中常常会有这样的问题：（1）缺乏足够的知识，因此难以前期就行系统的学习;（2）或者前期的学习成本太高，没有条件进行前期的学习。这是应该怎么办呢？那我们可以通过计算样本间和群体间距离（相似度）将样本分为一类。很自然地，我们希望计算机能代我们(部分)完成这些工作，或者可以为我们提供一些帮助。无监督学习，可以快速把需求进行分类。虽然我们不知道这些分类意味着什么，但是通过这种分类，更有针对性的对样本行为进行深入分析。有监督学习无监督学习1.目标明确1.目标不明确2.需要先验知识2.不需要先验知识3.效果容易评估

3.效果难以评估在实际应用中，标签的获取常常需要极大的人工工作量，有时甚至非常困

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