人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 5-1 聚类分析.pptx

5-1聚类分析模块?物以类聚：发现新簇群

目录CONTENTS何为聚类分析01常见聚类方法02聚类性能度量03

一.何为聚类分析1.定义聚类分析：他是一种典型的无监督学习，也就是在事先不知道每个样本的类别、没有对应标签值的情况下，将未知类别的样本按照一定的规则划分成若干个相对独立的簇。簇的特点：同一个簇中的样本尽可能相似不同的簇中的样本尽可能不相似

一.何为聚类分析2.典型应用领域领域销售领域医学领域生物领域安全领域

一.何为聚类分析3.几个概念如何去描述簇？簇质心簇大小簇密度簇号…

二.常见聚类方法1.基于划分的聚类

二.常见聚类方法2.基于层次的聚类

二.常见聚类方法3.基于密度的聚类

三.聚类性能度量2.三个概念无论使用什么聚类方法对样本进行分簇，都会涉及如何对聚类后的结果进行评估，以度量聚类模型的性能的问题。聚类性能度量指标用于对聚类后的结果进行评估，分为内部指标和外部指标两大类。外部指标要事先指定聚类模型作为参考来评估聚类结果的好坏，称为有标签的评估；而内部指标是指不借助任何外部参考，只用参与聚类的样本本身评估聚类结果的好坏。内部指标惯性值轮廓系数CH分数该值越小越好，越小证明样本在类间的分布越集中值越大，说明同类样本相距越近，不同样本相距越远。当簇密集且分离较好时，CH分数更高，因此CH值越大越好。

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