文档介绍：第五章 非监督学****法
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将数据按它们表现出的共性进行划分有两种基本方法，从大体上去把握这种不同方法的特点。
在实用中C均值算法等为代表的动态聚类方法，以及分级聚类方法是常用的方法，要重点掌握。
学****中要掌握从易而难的学****方法，如对数据相似度的度主方法最容易的是欧氏距离，然后再扩展到种种非欧氏距离的方法。
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本章重点
1、什么叫非监督学****方法，什么叫有监督学****方法？
2、非监督学****方法主要的用途。
3、非监督学****方法的两种基本处理方法：按分布密集程度划分，与按相似度聚类划分。
4、按分布密度程度划分的基本方法。
5、动态聚类方法与分级聚类方法的概念。
6、典型的动态聚类方法C-均值算法与ISODATA算法。
7、使用非欧氏距离计算相似度的动态聚类方法。
8、分级聚类方法。
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1、非监督学****方法与监督学****方法概念的区别。
2、按分布密集程度划分的基本方法。
本章难点
3、动态聚类方法——迭代修正的概念。
4、分级聚类方法。
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1、掌握非监督学****方法的概念、用途。
本章学****目标
2、了解非监督学****方法对数据划分有两种基本方法。
3、掌握以c-均值算法，ISODATA算法为代表的动态聚类方法。
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1、如果给机器一维数据，机器能自动地找出其中存在的规律吗？
2、有人把非监督学****方法叫无教师的学****而把第二章、第三章讨论的内容成为有监督学****又称有教师的学****你知道谁是教师吗？教师的作用体现在哪里？
课前思考题
3、机器能总结数据中存在的哪些规律呢？
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4、机器能总结天气变化的规律，给出天气预报吗？
5、机器能炒股吗？
6、非监督学****方法与数据有关系吗？
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§ 引言
有监督的学****方法
无监督的学****方法
人们日常生活中经常要观察事物与分析事物，从中寻找其规律性，这就是非监督学****方法要解决的问题。
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非监督学****与有监督学****方法的以下几种不同点：
1、有监督学****方法必须要有训练集与测试样本。
而非监督学****没有训练集这一说，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。
2、有监督学****方法的目的就是识别事物，识别的结果表现在给待识别数据加上了标号。
而非监督学****方法只有要分析的数据集本身，预先没有什么标号。
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