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人工智能完整词典
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K-均值
一种迭代聚类算法，将每个点分配到最近的聚类中心，然后重新计算中心直至收敛。
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层次聚类
通过连续合并或分割分组来构建聚类树（树状图）的聚合或分裂方法。
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DBSCAN
基于密度的聚类算法，识别点密集区域并将孤立点标记为噪声。
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谱聚类
一种基于图论的方法，使用相似性矩阵的特征值在聚类前降低维度。
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高斯混合模型
假设数据由具有未知参数的多个高斯分布混合生成的概率模型。
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均值漂移
迭代算法，将点移动到最近的密度模式，以识别自然簇的中心。
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OPTICS
DBSCAN的扩展，创建了一个表示不同尺度密度结构的聚类顺序
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模糊聚类
一种允许点以不同的隶属程度部分属于多个聚类的方法。
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亲和传播
一种基于点之间消息传递的算法，用于识别代表性样本作为聚类中心。
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BIRCH
高效的大数据层次聚类算法，构建CF树以实现簇的增量摘要。
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流式聚类
针对实时到达的连续数据进行聚类处理的自适应技术，面临内存和时间限制。
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网格聚类
一种将数据空间划分为网格，并在网格单元而不是单个数据点上执行聚类的方法。
19 个术语
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