聚类结果的好坏，有很多种指标，其中F Measue即F值是常用的一种，其中包括precision 查准率或者准确率 和recall 查全率或者召回率 。 F Measue是信息检索中常用的评价标准。 F Measue的公式如下： F beta frac left beta right P cdot R beta cdot P R 其中 beta 是参数，P是precision,R是reacll。通 ...
2015-05-17 10:13 2 4954 推荐指数：
一、聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。我们事先并不知道数据的正确结果(类标)，通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息，对数据进行分簇(分类)。聚类算法的目标是，簇内相似度高，簇间相似度低 ...
K_means算法的具体过程 1、从数据集{X} 中任意选取k个赋给初始的聚类中心c1, c2, …, ck； 2、对数据集中的每个样本点xi，计算其与各个聚类中心cj的欧氏距离并获取其类别标号： 3、按下式重新计算k个聚类中心； 4、重复步骤2和步骤3，直到 ...
是对聚类算法中的k-means算法的实现,所以接下来主要进行一些聚类算法的介绍. 聚类算法包括 ...
人生如戏！！！！ 一、理论准备 聚类算法，不是分类算法。分类算法是给一个数据，然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。聚类算法是给一大堆原始数据，然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心 ...
一、理论准备 聚类算法，不是分类算法。分类算法是给一个数据，然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。聚类算法是给一大堆原始数据，然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类 ...
1.K-均值聚类法的概述 之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法，但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类，并不是特别清楚它的原理。最近因为在学模式识别，又重新接触了这种聚类算法，所以便仔细地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现 ...
请编写一个谱聚类算法，实现“Normalized Spectral Clustering—Algorithm 3 (Ng 算法）” 结果如下 谱聚类算法核心步骤都是相同的： •利用点对之间的相似性，构建亲和度矩阵； •构建拉普拉斯矩阵； •求解拉普拉斯矩阵最小的特征值对应 ...
1.K-均值聚类法的概述 之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法，但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类，并不是特别清楚它的原理。最近因为在学模式识别，又重新接触了这种聚类算法，所以便仔细地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现 ...
