聚类算法
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 ...
原文：轨迹聚类算法
为了实现，页面上显示轨迹线段的报表，涉及到轨迹的算法，按例在网上了解了一些轨迹的算法，最终找到了相关的轨迹聚类算法，将不同人活着mac在地图上的移动轨迹进行聚类和输出。 算法中用到了轨迹距离，轨迹分段，最小描述算法，DBSCAN等算法，可以参考： http: blog.csdn.net jsc article details http: blog.csdn.net jsc article deta ...
2017-11-23 15:04 6 8175 推荐指数：
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本文转载自http://www.cnblogs.com/huadongw/p/4101422.html 聚类算法：ISODATA算法 1. 与K-均值算法的比较 –K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类，而ISODATA算法则更加灵活； –从算法 ...