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输入：
A 分类下有关联分类：B C D E F...(按照关联度排序，总量可控制平衡)
B 分类下有关联分类：A D E F Z...(按照关联度排序，总量可控制平衡)
....共 N 个...
现根据输入的 N 个分类得出 M 个分类（注：M <= N ）
分类之间要尽可能的保持远距离、不相关（互斥），
机器学习新手，求在行的大佬提供点参考关键词，不胜感激
A 分类下有关联分类：B C D E F...(按照关联度排序，总量可控制平衡)
B 分类下有关联分类：A D E F Z...(按照关联度排序，总量可控制平衡)
....共 N 个...
现根据输入的 N 个分类得出 M 个分类（注：M <= N ）
分类之间要尽可能的保持远距离、不相关（互斥），
机器学习新手，求在行的大佬提供点参考关键词，不胜感激
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hsfzxjy 2021-03-23 00:28:48 +08:00 via Android
是说这些输入可以构成图吗
可以看看谱聚类（ spectral clustering ） |
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GrayXu 2021-03-23 12:59:44 +08:00
聚类问题不就是在超平面的图上做嘛。。
另外，这里的“关联度”不就直接作为不同点的距离了嘛，直接聚类？ |
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