实用工具向——matlab 2014b的统计工具箱重要变化

auto-encoder提供了重要的深度学习特征提取工具，但是在处理具体case的时候，根据处理对象的物理意义进行编码还是很实用的。无论是稀疏还是硬矢量量化，聚类往往是绕不开的。

在过去的版本中，matlab提供了比较丰富的内建函数，包括各种聚类分析算法和内建距离函数。但是处理特定对象的时候，使用一些特殊的距离定义来建立聚类也是很有效的途径之一，老版本的matlab只有层次聚类等用到pdist函数的算法才允许自定义距离。
以下截图选自mathmatic中心。

2014b对K均值进行了优化，包括引入了楼中楼的kmeans++方法初始化聚类中心的方法，加入了kmedoids聚类内建函数，对kmedodids聚类也引入了kmeans++的初始化方法，没有相应参考文献，应该是mathmatic原创。

更亲民的是kmedoids函数中直接给出了自定义距离的接口，为我们研究在具体工程case中的距离定义提供了便利。
完，enjoy it.

其它与ML密切相关的重要特征正在体验，有好东西的话会继续和吧友分享。