机器学习：Python实现聚类算法(二)之AP算法
1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络 ...
原文：机器学习：Python实现聚类算法(三)之总结
考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。 题外话： 今天看到一篇博文：刚接触机器学习这一个月我都做了什么 里面对机器学习阶段的划分很不错，就目前而言我们只要做到前两阶段即可 因为前两篇博客已经介绍了两 ...
2017-06-08 16:48 2 32684 推荐指数：
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注：本文中涉及到的公式一律省略（公式不好敲出来），若想了解公式的具体实现，请参考原著。 1、基本概念 （1）聚类的思想： 将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇潜在地对应于某一个概念。但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定，聚类算法仅仅会进行 ...