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模式识别 课件5-第五章 动态聚类.pptx

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1;监督学习vs无监督学习（有无标签）;基本概念

动态聚类算法

—K-means聚类算法

—ISODATA聚类算法

—评估指标;动态聚类--基本概念;动态聚类--应用举例;聚类算法(K-means);聚类算法(K-means);聚类算法(K-means);聚类算法(K-means);聚类算法(ISODATA);ISODATA（IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechnique）是一种经典的聚类算法，它是K-means算法的一种变体，能够根据一定的准则自动调整簇的数量，并且能够处理数据中的噪声点。ISODATA聚类算法具有样本分裂和合并的功能，它会自动分裂标准差较大的聚类簇，并且合并距离相近的聚类簇。;;;;;评估指标;评估指标（内部指标）;评估指标（外部指标）;评估指标（外部指标）;评估指标（外部指标）;21

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