K-Means算法,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树_kmeans算法和贝叶斯算法-程序员宅基地

常用距离
  • 曼哈顿距离
  • 切比雪夫距离
  • 欧氏距离

K-means算法
  • 算法流程:

    1. 选择聚类的个数k.
    2. 任意产生k个聚类,然后确定聚类中心,或者直接生成k个中心。
    3. 对每个点确定其聚类中心点。
    4. 再计算其聚类新中心。
    5. 重复以上步骤直到满足收敛要求。(通常就是确定的中心点不再改变。),能收敛是因为EM算法
  • 流程如下图:

  • K-Means算法流程

  • 初始超参数给得不恰当时:

  • 初始超参数给得不恰当时

- K值的确定(记住这一点)

  • 这里写图片描述
  • 这里写图片描述

  • 轮廓系数法

  • 这里写图片描述

  • 凡是基于距离的算法,都会受到离群点的影响

  • 改进初始值不好情况(上面有图):

    1. 二分K-Means
    2. 逐步聚拢方法(把分出的每个类的中心作为初始值喂给K-Means)
  • 应用场景

    1. 离散化(没太懂)
    2. 取出离群点

KNN算法(K-nearestNeighbor)

KNN是有监督算法,没有迭代的过程,可以用来填充缺失值

贝叶斯算法
  • 贝叶斯网络(条件概率P(B|A)用在这上面)
  • 马尔科夫网络
  • 边缘分布
  • 联合分布
决策树
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