本系列课程涵盖多种聚类算法(如K-Means、DBSCAN、层次聚类、高斯混合模型、均值偏移聚类等)、降维技术(如PCA、ICA、RP)及其在实际数据集上的应用,同时包括聚类评估指标和数据预处理方法。

  1. 相似度传播的聚类技术
  2. 多种聚类评估指标
  3. 聚类和降维技术相结合
  4. DBSCAN聚类
  5. 层次聚类
  6. K-Means 聚类
  7. k-Means 聚类与高斯混合模型
  8. 均值偏移聚类技术
  9. 主成分分析

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