第十章非监督学习方法
第十章 非监督学习方法
10.1 引言
监督模式识别：
（已知）样本集 → 训练（学习）→ 识别（分类）
分类器设计 非监督模式识别：
举例说明现实中的非监督模式识别问题 z 通过寻找可能存在的分类来理解某一对象 z 将复杂多样的对象用有限典型来代表
根据：某种假设（对聚类应具有的性质的认识） 结果：聚类（clusters）
属中间结果（数学结果），需经解释赋予物理含义（后处理） （未知）样本集 → 非监督学习（聚类分析）→ 后处理
直接方法:基于概率密度函数估计两大类方法
间接聚类方法:基于样本间相似性度量
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