學習筆記，僅供參考，有錯必糾
自翻譯+舉一反三

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文章目錄

• • • 2.1. 高斯混合模型
    • 2.2. 多元學習
    • 2.3. 聚類
    • 2.4. 雙聚類
    • 2.5. 信號分解（矩陣分解問題）

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2.1. 高斯混合模型

2.1.1. 高斯混合
2.1.2. 變分貝葉斯-高斯混合

2.2. 多元學習

2.2.1. 介紹
2.2.2. 等距映射
2.2.3. 局部線性嵌入
2.2.4. 改進的局部線性嵌入
2.2.5. 黑森特征映射
2.2.6. 光譜嵌入
2.2.7. 局部切空間排列算法
2.2.8. 多維縮放（MDS）
2.2.9. t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）
2.2.10. 實用技巧

2.3. 聚類

2.3.1. 聚類方法綜述
2.3.2. 聚類
2.3.3. 近鄰傳播
2.3.4. 平均位移
2.3.5. 光譜聚類
2.3.6. 層次聚類
2.3.7. DBSCAN
2.3.8. OPTICS
2.3.9. Birch
2.3.10. 聚類性能評價

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sklearn自学指南(part7)--使用手册的目录的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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