聚类相关的几个问题

一、聚类和降维:
聚类是对各个样本进行归类(也就是行聚类),而我理解的降维是基于列的维度降低,有点不理解这两者之间有何区别和联系?
 
二、谱聚类:
1、最后一步K-Means是否可以理解为对相似图进行分割,以保证同簇相似性强,异簇相似性弱呢?
2、是否可以把K-Means算法换成其他基于密度的算法,以得出离群点呢?

邹博 - 计算机科学博士,深谙机器学习算法原理

赞同来自: fish Jepson

这是《机器学习升级版》系列课程“聚类”章节的问题。 依次回答如下: 1、样本xi原本特征数目是N;假定要聚类的簇数目为K。经过聚类后,它属于某个簇j,因此,xj可以得到(0,0,...1,0..)这样的一个K维特征,如果N>K,则可以认为是“降维”了。 2.1、是的,完全正确,可以考虑分割图的谱聚类解释。 2.2、个人觉得是可以的,并且非常值得尝试。

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