Calinski-Harabaz（CH） CH指标通过计算类中各点与类中心的距离平方和来度量类内的紧密度，通过计算各类中心点与数据集中心点距离平方和来度量数据集的分离度，CH指标由分离度与紧密度的比值得到。从而，CH越大代表着类自身越紧密，类与类之间越分散，即更优的聚类 ...

scipy cluster库简介 scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package, 共包含了两类聚类方法: 1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector quantization 和 k-means 聚类方法 2. 层次聚类 ...

导入图片 %matplotlib inline import numpy as np import skimage.io as SKimg import matplotlib.pypl ...

摘要 本文将介绍如何使用VLFeat开源库来进行K-means聚类，关于K-means的介绍可以参考这里。 什么是VLFeat 用VLFeat官方主页的话来说，VLFeat 是一个实现了视觉领域诸多算法的开源库，其包括SIFT, MSER, k-means, hierarchical ...

1.什么是K-Means？ K均值算法聚类 关键词：K个种子，均值聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法 ...

何为聚类 “聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset）,这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。” ——wikipedia “聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人 ...

　　首先要来了解的一个概念就是聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数 ...

一、思想 聚类：人以群分、物以类聚，使得簇内的距离接近，簇间距离远。 可以做推荐冷启动，区域推荐热榜、用户画像 二、算法步骤： 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，从中选出距离最近的⼀个点作为⾃⼰的标记 3、接着对着标记 ...