Canopy一般用在Kmeans之前的粗聚类。考虑到Kmeans在使用上必须要确定K的大小，而往往数据集预先不能确定K的值大小的，这样如果 K取的不合理会带来K均值的误差很大（也就是说K均值对噪声的抗干扰能力较差）。总之基于以下三种原因，选择利用Canopy聚类做为Kmeans的前奏 比较科学 ...

canopy聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. canopy聚类算法简介 Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单、快速、精确地方法。每个对象用多维特征空间里的一个点来表示。这个算法使用一个 ...

只有这个算法思想比较对，其他 的都没有一开始的remove: 原网址：http://www.shahuwang.com/?p=1021 Canopy Clustering 这个算法是2000年提出来的，此后与Hadoop配合，已经成为一个比较流行的算法了。确切的说，这个算法获得的并不是最终 ...

Kmeans算是是聚类中的经典算法。步骤例如以下： 选择K个点作为初始质心 repeat 将每一个点指派到近期的质心，形成K个簇 又一次计算每一个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 算法中的K须要人为的指定。确定K的做法有非常多，比方多次进行试探。计算误差 ...

一、聚类算法简介 聚类是无监督学习的典型算法，不需要标记结果。试图探索和发现一定的模式，用于发现共同的群体，按照内在相似性将数据划分为多个类别使得内内相似性大，内间相似性小。有时候作为监督学习中稀疏特征的预处理（类似于降维，变成K类后，假设有6类，则每一行都可以表示为类似于000100 ...

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、简介 1.聚类算法的应用领域 用户画像，广告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别 基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序 图像分割，降维，识别 ...

聚类算法 李鑫 2014210820 电子系 1、kmeans算法 1.1Kmeans算法理论基础 K均值算法能够使聚类域中所有样品到聚类中心距离平方和最小。其原理为：先取k个初始聚类中心，计算每个样品到这k个中心的距离，找出最小距离，把样品归入最近的聚类中心，修改中心点 ...

聚类算法有很多，常见的有几大类：划分聚类、层次聚类、基于密度的聚类。本篇内容包括k-means、层次聚类、DBSCAN 等聚类方法。 k-means 方法 初始k个聚类中心; 计算每个数据点到聚类中心的距离,重新分配每个数据点所属聚类; 计算新的聚簇集合的平均值作为新 ...