西瓜书概念
第9章 聚类
- Page197: 有效性指标
- Page199: 距离度量
- Page200: 街区距离
- Page200: 离散属性
- Page200: 连续属性
- Page200: 列名属性
- Page200: 曼哈顿距离
- Page200: 闵可夫斯基距离(220)
- Page200: 欧氏距离
- Page200: 切比雪夫距离
- Page200: 数值属性
- Page200: 无序属性
- Page200: 有序属性
- Page201: 非度量距离
- Page201: 混合属性
- Page201: 加权距离
- Page201: 距离度量学习(237)
- Page201: 相似度度量
- Page202: k均值算法(218)
- Page202: 原型聚类
- Page204: LVQ(218)
- Page204: 学习向量化
- Page206: 概率模型(319)
- Page206: 高斯混合(296)
- Page211: 密度聚类
- Page214: 层次聚类
- Page219: 聚类集成
- Page219: 异常检测
- Page220: 豪斯多夫距离