文档介绍：该【反馈分析的机器学习技术 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【31】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【反馈分析的机器学习技术 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。。,如欧几里德距离或余弦相似度。、文档聚类、图像分割等任务。。、孤立森林或自编码器等技术。、故障诊断、网络安全等场景。。、帕累托分布或高斯混合模型等方法。、事件预测、图像分割等任务。,同时保留其本质结构。、局部线性嵌入或t分布随机邻域嵌入等技术。、降维、手写数字识别等领域有广泛应用。。、奇异值分解或线性判别分析等原理。、模式识别、特征选择等任务。。、生成对抗网络和扩散模型等技术。:根据相似性度量和聚类目标函数进行的各种算法,包括基于距离的算法(如K-Means、层次聚类)、基于密度的算法(如DBSCAN、OPTICS)和基于模型的算法(如混合高斯模型、隐马尔可夫模型)。:衡量聚类质量的指标,包括内部指标(如Silhouette系数、Calinski-Harabasz指数)和外部指标(如Rand指数、调整互信息)。:在机器学****和数据挖掘中广泛应用,用于客户细分、文本分类、异常检测、图像分割等领域。:从单个数据点开始,逐步合并具有最高相似性的簇,形成层级结构。:无需预先指定簇数,可以揭示数据中的潜在层次结构。:计算复杂度高,对异常值敏感,可能产生不平衡的簇。聚类分析技术K--Means算法:随机初始化K个簇中心,并分配数据点到最近的簇中心,然后更新簇中心,重复该过程直到收敛。:简单易用,计算效率高。:需要预先指定簇数,对初始化簇中心敏感,可能无法处理非凸形簇。:基于密度而不是距离,识别由高密度数据点组成的簇,并通过核心点和边界点连接簇。:能够发现任意形状的簇,不需要预先指定簇数。:对参数的设置敏感,计算复杂度高。:假设数据遵循多个高斯分布,通过估计每个分布的参数来识别簇。:能够同时捕获簇的形状和分布。:需要了解数据分布,计算复杂度高。:将数据视为由隐藏状态生成的序列,通过观察序列推断隐藏状态,识别簇。:能够捕获数据中的时序信息,处理动态数据。:假设数据服从马尔可夫性质,计算复杂度高。