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Machine-Learning-Library-源码
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上传时间: 2021-03-17
详细说明：机器学习库
表中的内容
关于该项目
分类
无监督学习
理论解释
。 COOLCAT算法用于对分类数据集进行聚类，并且基于熵的概念。 更具体地说，一个类别变量的熵为：
作者假设变量独立，这意味着多元熵等于每个变量的熵之和。 该算法的最小化准则是整个系统的期望熵：
其中$ | C_ {k} | $是群集$ k $的大小，$ | D | $是数据集的大小。 换句话说，算法找到使所有群集的预期熵最小的群集。
为了找到这样的簇，算法经历了两个步骤：初始化步骤和增量步骤。 初始化步骤找到两个数据点$ p_ {1} $和$ p_ {2} $，以使它们的多元熵$ E（p_ {1}，p_ {2}）$尽可能高。 这两个数据点将分配给群集$ C_ {1} $和$ C_ {2} $。 然后，算法找到新的数据点$ p_ {j} $，该数据点将最大化$ min_ {i = 1，...，j-1}（E
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