哈工大模式识别：动态聚类算法的样本核度量与分级方法

本文主要探讨的是"基于样本和核的相似性度量的动态聚类算法"，着重于非监督学习在模式识别领域的应用。该研究主要集中在以下几个方面： 1. 引言部分介绍了两种主要的机器学习方法：有监督学习和无监督学习。有监督学习依赖于标记的训练样本，通过统计和分析这些样本的特征来设计分类器，用于对新的数据进行分类。相比之下，无监督学习在没有预先标记的情况下进行，目的是发现数据内部的结构和模式，例如聚类，以提取隐藏信息，应用于诸如数据挖掘、市场分析、土地使用识别、保险风险评估、城市规划甚至生物学和地震研究等领域。 2. 单峰子集（类）的分离方法关注如何有效地将具有相似特性的样本区分开，这是动态聚类算法的关键步骤。这类方法通常涉及计算样本间的相似度，如使用核函数来衡量样本之间的复杂距离。 3. 类别分离的间接方法讨论了如何通过中间步骤来实现类别的有效划分，可能包括特征选择、降维或者使用某种启发式策略，以减少类别间的混淆并提高聚类效果。 4. 分级聚类方法探讨了多层次、多阶段的聚类过程，它能够更好地处理数据的复杂性和变化性，使得聚类结果更符合实际应用场景。 5. 实际应用示例列举了无监督学习在不同领域的具体应用，如客户细分、地理区域分析、保险定价、房地产市场分类以及生物分类等，强调了其在理解和预测未知数据上的价值。 6. 有监督学习与无监督学习的区别进一步明确了两者的核心差异，前者依赖标记数据进行训练和预测，后者则是探索数据内在结构，不追求预先定义的标签。 7. 最后，无监督学习的灵活性和广泛性被强调，它可以用于发现数据的主成分、进行数据特征分析，或者使用K-L变换等技术来揭示数据集的深层次结构，而不仅仅局限于简单的分类任务。 总结来说，这篇文章深入剖析了基于样本和核的相似性度量在动态聚类算法中的作用，展示了无监督学习在模式识别中的强大功能和广泛应用。理解这些概念和技术对于在实际问题中高效地进行数据挖掘和分析至关重要。