模式識別 學習筆記：第九章 非監督模式識別
1 引言
1-1 分類
- 基於樣本的概率分佈模型進行聚類
- 直接根據樣本間的距離或相似性度量進行聚類
2 基於模型的方法
如果已經知道或者可以估計樣本在特徵空間的概率分佈，就可以用基於模型的方法進行聚類分析。模型就是樣本在其所在空間裡的概率密度函式。
2-1 單峰子集分離
2-2 高維特徵的單峰子集分離
2-3 例項
3 混合模型的估計
非監督最大似然估計
- 假設條件
- 似然函式
- 可識別性問題
- 計算問題
4 動態聚類方法
特點
1. 選定某種距離度量作為樣本間的相似性度量；
2. 確定某個評價聚類結果質量的準則函式；
3. 選定某個初始分類，然後用迭代演算法 使準則函式取極值的最好聚類結果。
4-1 C均值聚類
4-2 ISODATA方法
4-3 基於樣本與核的相似性度量的動態聚類方法
5 模糊聚類方法
模糊集
模糊C均值聚類
改進的模糊C均值聚類
6 分級聚類方法
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