聚类算法一（Kmeans、层次类聚、谱类聚）
一、 K-means 1、基础 1 Clustering 中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 2 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足： 同一 聚类 ...
原文：各类聚类（clustering）算法初探
. 聚类简介 x ：聚类是什么 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术，人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组，通过对对象进行分组，使相似的对象归为一类，不相似的对象归为不同类。 x ：聚类的悖论 在研究聚类算法原理以及应用聚类算法的时候，我们自己首先要明白，聚类算法并不总是有效，甚至是完全不合理的。我们称其为 聚类的悖论 ，之所以会出现悖论，主要的原因是： 相似对象归为一类， ...
2018-01-20 10:23 1 39971 推荐指数：
相关推荐
层次聚类算法(agglomerative clustering)
层次聚类算法与之前所讲的顺序聚类有很大不同，它不再产生单一聚类，而是产生一个聚类层次。说白了就是一棵层次树。介绍层次聚类之前，要先介绍一个概念——嵌套聚类。讲的简单点，聚类的嵌套与程序的嵌套一样，一个聚类中R1包含了另一个R2，那这就是R2嵌套在R1中，或者说是R1嵌套了R2。具体说怎么算嵌套 ...
谱聚类算法(Spectral Clustering)
谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut ...
分层聚类算法(Hierarchical clustering)
原文链接：https://blog.csdn.net/u012500237/article/details/65437525 参考文章：http://www.360doc.com/content/19/0623/20/99071_844396658.shtml 1. 分层聚类算法简介 ...
谱聚类算法(Spectral Clustering)
谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后 ...
【聚类算法】谱聚类(Spectral Clustering)
目录： 1、问题描述 2、问题转化 3、划分准则 4、总结 1、问题描述 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图(sub-Graph)，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到 ...
Mahout in Action-Clustering-聚类算法
第九章聚类算法 9.1 K-means聚类 K-means需要用户设定一个聚类个数（k）作为输入数据，有时k值可能非常大（10,000），这是Mahout闪光的（shines）地方，它确保聚类的可测量性。 为了用k-means达到高质量的聚类，需要估计一个k值。估计k值一种近似的方法 ...
AP聚类算法（Affinity propagation Clustering Algorithm ）
AP聚类算法是基于数据点间的"信息传递"的一种聚类算法。与k-均值算法或k中心点算法不同，AP算法不需要在运行算法之前确定聚类的个数。AP算法寻找的"examplars"即聚类中心点是数据集合中实际存在的点，作为每类的代表。 算法描述： 假设$\{ {x_1},{x_2 ...