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支持度 表示 数据项 ( Item ) 在 事务 ( Transaction ) 中的 出现频度 ;

如 : 购买商品时 , 啤酒 与 尿布 就有关联关系 , 这两个之间肯定没有因果关系 , 有一种未知的关联关系 ;

-邻域 内可能有多于 MinPts 个样本 , 但是我们只取其半径范围内 恰好 有 MinPts 样本的 半径值

③ 高斯分布参数 : 每个聚类分组的样本都是符合 高斯分布 的 , 根据样本可以得到其 高斯分布的参数 , 均值

模型结构已知 , 即 高斯混合模型 , 需要根据已知的数据样本 , 学习出模型的参数 ;

1 . 高斯混合模型 与 K-Means 相同点 : 高斯混合模型方法 与 K-Means 方法 , 都是通过多次迭代 , 每次迭代都对聚类结果进行改进 , 最终达到算法收敛 , 聚类分组结果达到最优 ;...