2015/12/12
上海交通大学计算机系
Kernelized-KMeans
K-Means聚类
Kernelized-KMeans
Kernelized-KMeans聚类方法
解决方法二： Kernelized K-medoids clustering
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核方法思想
核方法的主要思想是基于这样一个假设：在低维空间中不能线性分
割的点集，通过转化为高维空间中的点集时，很有可能变为线性可 分的。 核方法是解决非线性模式分析的一种有效途径。
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核方法思想
Linear kernels
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SVMs

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Kernelized-KMeans
Code：
for row in rows: #input: point, rows, offset if bel==0: sum0 += Kernel(point, row.data) count0 += 1 else: sum1 += Kernel(point, row.data) count1 += 1 output = (1.0/count0)*sum0 - (1.0/count1)*sum1 + offset if output < 0: return 0 else: return 1
基于核方法的算法设计。它为处理许多问题提供 了统一框架。 核方法的核心在于概念转换（映射），即如何利 用距离关系将笛卡儿积空间映射到实数域线性空 间，而且还能很好的体现原空间上存在的关系。
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提纲
1、核方法思想 2、核技巧（Kernel Trick） 3、核函数的分类 4、核函数的存在性和构造 5、Kernelized-KMeans, SVMs
核技巧（Kernel Trick ）

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核技巧（Kernel Trick ）
核函数-内积
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上海交通大学计算机系
常见核函数
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常见核函数

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核函数的存在性
Mercer 定理：
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核方法思想
Kernels for comparing documents
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核方法思想
String kernels
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核技巧（Kernel Trick ）

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核方法
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上海交通大学计算机系
核函数的定义

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核函数的定义

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核函数的定义

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核函数的定义

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Kernel Smoothing
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Kernel Smoothing

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Kernel Smoothing
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Kernel Smoothing
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总结
核方法是一种模块化的方法，分为核函数设计和