Canopy算法聚类
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 ...
原文：Canopy使用教程 (3)
. . plot函数： plot默认生成是曲线图，可以通过kind参数生成其他的图形，可选的值为：line,bar,barh,kde,density,scatter。 散点图。使用kind scatter , x和y指定x轴和y轴使用的字段。 累积的柱状图，需要指定stacked True。 figsize 参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸，figsize X,Y rot 设置底行文 ...
2016-02-24 22:28 0 2291 推荐指数：
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【聚类】— Canopy算法
Canopy一般用在K均值之前的粗聚类。考虑到K均值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、也是 ...
Mahout——Canopy Clustering
查看原文 聚类是机器学习里很重要的一类方法，基本原则是将“性质相似”(这里就有相似的标准问题，比如是基于概率分布模型的相似性又或是基于距离的相似性)的对象尽可能的放在一个Cluster中而不同 ...
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转自：http://www.cnblogs.com/vivounicorn/archive/2011/09/23/2186483.html 为便于理解 有修改 一、基本思想 1、基于Canopy Method的聚类算法将聚类过程分为两个阶段 Stage1、聚类最 ...
canopy聚类算法的MATLAB程序
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 ...
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在学习和使用scikit-learn过程中，官方文档中推荐了两个IDE（Canopy and Anaconda），我分别在win7和mac下安装后，发现Canopy是可以用的。Anaconda没搞明白怎么用。win7下使用canopy也有一些小波折，不过最终可以用，我觉得还挺方便 ...
Canopy聚类算法(经典，看图就明白)
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 ...
Canopy算法计算聚类的簇数
。得出最好的K。这样须要比較长的时间。我们能够依据Canopy算法来粗略确定K值(能够觉得相等)。看一下 ...