导学

  • 欧氏距离 平方
  • 曼哈顿距离 一次方
  • 马氏距离 协方差（先标准化再计算距离）\(d(x_{i},x_{j})=\sqrt{(x_{i}-x_{j})^{T}s^{-1}(x_{i}-x{j})}\) s为数据的协方差
  • 夹角余弦

sklearn cluster

sklearn.cluster 模块提供的个聚类算法函数可以使用不同的数据形式作为输入
标准格式： [样本个数,特征个数]定义的矩阵形式

  • 相似矩阵输入格式
    即由[样本数目]定义的矩阵形式 DBSCAN,AffinityPropagation接受这种输入
算法名称 参数 可拓展性 相似性度量
K-means 聚类个数 大规模数据 点间距离
DNSCAN 邻域大小 大规模数据 点间距离
Gaussian Mixtures 聚类个数以及其他超参 复杂度较高不适合大规模数据 马氏距离
Birch 分支因子，阈值等其他超常参 大规模数据 欧氏距离

sklearn decomposition

算法名称 参数 可拓展性 使用任务
PCA 所降维度以及其他超参 大规模数据 信号处理
FastICA 同上 超大规模数据 图形图像特征提取
NMF 同上 复杂度较高不适合大规模数据 图形图像特征提取
LDA 同上 大规模数据 文本数据 主题挖掘

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