keynote:lesson04
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keynote:lesson04 [2010/04/26 14:59] 20921038 Extended GMM |
keynote:lesson04 [2010/06/26 20:04] 10921021 |
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| Line 27: | Line 27: | ||
| * **__具体过程__** | * **__具体过程__** | ||
| - 找到两个最近的点（类），并将其合并； | - 找到两个最近的点（类），并将其合并； | ||
| - | - 重复上步操作，直至所有的点聚为一个类； | + | - 重复上述操作，直至所有的点聚为一个类； |
| - | * **__变量定义__** | + | * **__变量定义（可聚类的两个前提条件）__** |
| - | - 两个数据点间的距离：$d(x_i, x_j)$； | + | - 可以度量两个数据点间的距离：$d(x_i, x_j)$； |
| - | - 两个类间的距离： | + | - 可以度量两个类间的距离： |
| - 单点距离： \[ d_{kl} = min_{x_i \in C_k, x_j \in C_l} d(x_i, d_j)\] | - 单点距离： \[ d_{kl} = min_{x_i \in C_k, x_j \in C_l} d(x_i, d_j)\] | ||
| - 平均点距离：\[ d_{kl} = \frac{1}{ |C_k| + |C_l| } \sum_{x_i \in C_k, x_j \in C_l} {d(x_i, d_j)} \] | - 平均点距离：\[ d_{kl} = \frac{1}{ |C_k| + |C_l| } \sum_{x_i \in C_k, x_j \in C_l} {d(x_i, d_j)} \] | ||
| Line 47: | Line 47: | ||
| - 若两点间无边，则其权值为0； | - 若两点间无边，则其权值为0； | ||
| - 变换成概率矩阵 {{:keynote:24.jpg|}}； | - 变换成概率矩阵 {{:keynote:24.jpg|}}； | ||
| - | * **__随机流动的性质__** | + | * **__随机漫步的性质__** |
| * {{:keynote:26.jpg|}} | * {{:keynote:26.jpg|}} | ||
| * 随着t的增大，t步后数据点的分布渐趋相似。若图为连通的，则最终的结果与初始点的选取无关。 | * 随着t的增大，t步后数据点的分布渐趋相似。若图为连通的，则最终的结果与初始点的选取无关。 | ||
| Line 399: | Line 399: | ||
| {{:keynote:qfqf23.jpg|}}\\ | {{:keynote:qfqf23.jpg|}}\\ | ||
| + | <note important> Revised by Feiwei Qin(秦飞巍), <qinfeiwei@zjucadcg.cn> </note> | ||
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keynote/lesson04.txt · Last modified: 2023/08/19 21:02 (external edit)
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