AI 词汇表
人工智能完整词典
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K-means聚类
一种迭代分区算法，通过最小化簇内方差将数据划分为K个簇。
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层次聚类
一种通过自下而上（凝聚）或自上而下（分裂）方法构建聚类层次结构的方法。
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DBSCAN
基于密度的聚类算法，可识别任意形状的簇并检测异常值。
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主成分分析（PCA）
一种线性降维技术，将数据投影到方差最大的轴上。
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t-SNE
专门用于高维数据可视化的非线性降维算法。
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UMAP
一种现代降维技术，比t-SNE更好地保留全局结构，且计算速度更快。
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谱聚类
利用相似度矩阵的特征值对非凸数据进行聚类的方法。
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自编码器
通过编码-解码学习数据压缩表示的无监督神经网络。
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混合模型聚类
一种概率方法，将数据建模为高斯分布的混合，实现柔性聚类。
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矩阵分解
一种降维技术，通过将矩阵分解为低秩矩阵的乘积来实现。
15 个术语
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模糊聚类（Fuzzy C-means）
一种聚类变体，其中每个点可以以不同的隶属度属于多个聚类。
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Isomap
一种保持测地距离的流形学习算法，用于降维。
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LDA（潜在狄利克雷分配）
用于文本分析和主题建模中的降维与聚类的概率模型。
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OPTICS
DBSCAN的扩展算法，生成聚类顺序以识别不同密度的结构。
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变量选择（特征选择）
通过选择最相关变量而非创建新组合来实现降维。
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