机器学习聚类知识总结

1. 聚类任务的标准定义：

   

2. 聚类结果的性能度量：同一簇相似度高，不同簇相似度低。
   A.内部指标：
   
   B.外部指标：
   

3. 距离计算：
   距离度量的定义
   闵科夫斯基距离
   
   欧式距离 (p=2)
   曼哈顿距离 (p=1)
   对于无序属性采用VDM距离
   
   综合起来处理：
   

4. 基于原型的聚类：k均值算法

   
   

5. 基于密度的聚类： DBSCAN算法

   
   

6. 基于层次的聚类：AGENT算法