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开发路线图/机器学习工程师路线图/重叠聚类
阶段一

重叠聚类

节点说明与学习资源

重叠聚类允许数据点同时属于多个簇。与传统的“硬”聚类不同,其中每个点只分配到一个簇,重叠聚类承认数据点可以表现出几个组的特征。当簇之间的边界在复杂数据集中没有明确定义时,这特别有用。实现重叠聚类的算法之一是 模糊 C 均值(FCM) 算法。FCM 为每个数据点为每个簇分配一个成员资格度,表示属于该簇的概率。一个数据点可以对多个簇具有非零的成员资格度,表明它在每个簇中的部分成员资格。

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