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人工智能完整词典
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轮廓系数
聚类评估指标，衡量簇内内聚性与簇间分离性的对比，取值范围为-1到1。
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DBSCAN聚类
基于密度的聚类算法，将邻近点分组，并将低密度区域中的点标记为离群值。
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相似度矩阵
包含所有观测对之间相似系数的方阵结构，对许多聚类算法至关重要。
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分裂聚类
层次聚类的自上而下方法，从所有观测点位于单个簇开始，递归地将其分割为子簇。
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K-众数算法
K-means的扩展，适用于分类数据，使用简单相异度和众数作为中心度量而非均值。
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模糊聚类
每个点可以以不同隶属度属于多个簇的方法，与硬聚类中隶属度为二值的情况相反。
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OPTICS算法
DBSCAN的扩展，生成点的排序以揭示数据的密度结构，允许在不同密度下提取簇。
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邓恩系数
聚类验证指数，衡量最小簇间距离与最大簇内直径之比。
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聚类验证
使用内部、外部或相对指标对聚类结果进行定量和定性评估的过程，以衡量聚类质量。
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基于密度的聚类
一类将簇识别为数据空间中由低密度区域分隔的密集区域的算法。
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分区聚类
直接将数据划分为K个非层次簇的算法家族，通常优化距离或相似性标准。
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