在無監(jiān)督學習(unsupervised learning)中患整，訓練樣本的標記信息是未知的婚被。
無監(jiān)督學習的目標：通過對無標記訓練樣本的學習來揭露數(shù)據(jù)的內(nèi)在性質(zhì)以及規(guī)律。
聚類過程僅僅能自動形成簇結(jié)構(gòu)悯森，簇所對應(yīng)的概念語義需要由使用者來提供盅蝗。
聚類的作用：
- 可以作為一個單獨的過程，用于尋找數(shù)據(jù)內(nèi)在的分布結(jié)構(gòu)呢袱。
- 也可以作為其他學習任務(wù)的前驅(qū)過程官扣。如對數(shù)據(jù)先進行聚類，然后對每個簇單獨訓練模型羞福。
希望同一簇的樣本盡可能彼此相似惕蹄，不同簇的樣本之間盡可能不同。即：簇內(nèi)相似度 intra-cluster similarity 高治专，且簇間相似度 inter-cluster similarity 低.
聚類的性能度量分兩類：
- 聚類結(jié)果與某個參考模型reference model進行比較卖陵，稱作外部指標 external index 。
- 直接考察聚類結(jié)果而不利用任何參考模型张峰，稱作內(nèi)部指標 internal index 泪蔫。
外部指標
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Jaccard系數(shù)
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FM指數(shù)
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Rand指數(shù)
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ARI指數(shù)
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內(nèi)部指標
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DB指數(shù)
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Dunn指數(shù)
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距離度量
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