文件名称:
Pattern+Classification+and+Scene+Analysis_part1_pattern+classification
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上传时间: 2009-08-27
详细说明： 11 Unsupervised Learning and Clustering 5 11.1 Introduction : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 5 11.2 Mixture Densities and Identi ability : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 6 11.3 Maximum Likelihood Estimates : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 8 11.4 Application to Normal Mixtures : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 9 11.4.1 Case 1: Unknown Mean Vectors : : : : : : : : : : : : : : : : : 10 Example 1: Mixture of two 1D Gaussians : : : : : : : : : : : : : : : : 11 11.4.2 Case 2: All Parameters Unknown : : : : : : : : : : : : : : : : : 13 11.4.3 K-means clustering : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 15 11.5 Unsupervised Bayesian Learning : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 16 11.5.1 The Bayes Classi er : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 16 11.5.2 Learning the Parameter Vector : : : : : : : : : : : : : : : : : : 18 Example 2: Unsupervised learning of Gaussian data : : : : : : : : : : : 20 11.5.3 Decision-Directed Approximation : : : : : : : : : : : : : : : : : 22 11.6 Data Description and Clustering : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 23 11.7 Similarity Measures : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 24 11.8 Criterion Functions for Clustering : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 28 11.8.1 The Sum-of-Squared-Error Criterion : : : : : : : : : : : : : : : 29 11.8.2 Related Minimum Variance Criteria : : : : : : : : : : : : : : : 29 11.8.3 Scattering Criteria : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 31 Example 3: Clustering criteria : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 34 11.9 Iterative Optimization : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 35 11.10Hierarchical Clustering : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 37 11.10.1 De nitions : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 38 11.10.2Agglomerative Hierarchical Clustering : : : : : : : : : : : : : : 39 11.10.3Stepwise-Optimal Hierarchical Clustering : : : : : : : : : : : : 42 11.10.4 Hierarchical Clustering and Induced Metrics : : : : : : : : : : : 43 11.11Graph Theoretic Methods : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 43 11.12The Problem of Validity : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 45 11.13Leader-follower clustering : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 47 11.13.1Competitive Learning : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 48 11.13.2Unknown number of clusters : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 49 11.13.3Adaptive Resonance : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 50 11.14Low-Dimensional Representations and Multidimensional Scaling : : : 51 11.14.1 Self-organizing feature maps : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 55 11.15Clustering and Dimensionality Reduction : : : : : : : : : : : : : : : : 59 Problems : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 61 Computer exercises : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 68 ...展开收缩
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