Clustering》一文。为了上下文一致性和便于理解,我就直接截图别人基于这篇论文中翻译好的部分(偷懒): ...
Name Disambiguation in AMiner: Clustering, Maintenance, and Human in the Loop paper: http: keg.cs.tsinghua.edu.cn jietang publications kdd yutao AMiner Name Disambiguation.pdf code: https: github.com ...
2018-11-14 17:12 0 1275 推荐指数:
Clustering》一文。为了上下文一致性和便于理解,我就直接截图别人基于这篇论文中翻译好的部分(偷懒): ...
系列不小心又拖了好久,其实正儿八经的 blog 也好久没有写了,因为比较忙嘛,不过觉得 Hierarchical Clustering 这个话题我能说的东西应该不多,所以还是先写了吧(我准备这次一个公式都不贴 )。Hierarchical Clustering 正如它字面上的意思那样,是层次化 ...
Spectral Clustering(谱聚类)是一种基于图论的聚类方法,它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解,其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类,可见,它与样本feature无关而只与样本个数有关。 一、图的划分 图 ...
http://blog.pluskid.org/?p=17 k-means 好久没有写 blog 了,一来是 blog 下线一段时间,而租 DreamHost 的事情又一直没 ...
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Ultra-Scalable Spectral Clustering and Ensemble Clustering 1.Abstract: 在U-SPEC中,针对稀疏相似子矩阵的构造,提出了一种混合代表选择策略和k -最近邻代表的快速逼近方法。将稀疏相似子矩阵解释为二部图,利用转移割对图 ...
这次介绍的是Alex和Alessandro于2014年发表在的Science上的一篇关于聚类的文章[13],该文章的基本思想很简单,但是其聚类效果却兼具了谱聚类(Spectral Clustering)[11,14,15]和K-Means的特点,着实激起了我的极大的兴趣,该聚类算法主要 ...
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 ...