原文:聚类-均值漂移

一 算法简介 均值漂移算法首先找到一个中心点center 随机选择 ,然后根据半径划分一个范围 把这个范围内的点输入簇c的标记个数加 在这个范围内,计算其它点到这个点的平均距离,并把这个平均距离当成偏移量 shift 把中心点center移动偏移量 shift 个单位,当成新的中心点 重复上述步骤直到 shift小于一定阈值,即收敛 如果当前簇c的center和另一个簇c 的center距离小于一 ...

2019-11-14 22:43 0 514 推荐指数:

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基于Spark的均值漂移算法在网络舆情聚类中的应用

知网原文链接 摘 要: 为了改善网络舆情态势感知和预警中舆情信息分析不准确的问题,提出基于Spark技术的均值漂移(Mean Shift, MS)算法,利用Mean Shift算法原理分析Spark框架的特性,给出Mean Shift算法在Spark框架中的实现过程,包括舆情信息的预处理 ...

Wed Nov 10 05:18:00 CST 2021 0 97
Meanshift均值漂移算法

通俗理解Meanshift均值漂移算法 Meanshift车手?? 漂移?? 秋名山??? 不,不,他是一组算法, 今天我就带大家来了解一下机器学习中的Meanshift均值漂移. Meanshift算法他的本质是一个迭代的过程 ...

Fri Apr 19 16:02:00 CST 2019 0 2872
k均值聚类

  K均值聚类是一种无监督学习,对未标记的数据(即没有定义类别或组的数据)进 ...

Thu Aug 23 07:14:00 CST 2018 1 8871
聚类之K均值聚类和EM算法

这篇博客整理K均值聚类的内容,包括: 1、K均值聚类的原理; 2、初始类中心的选择和类别数K的确定; 3、K均值聚类和EM算法、高斯混合模型的关系。 一、K均值聚类的原理 K均值聚类(K-means)是一种基于中心的聚类算法,通过迭代,将样本分到K个类中,使得每个样本与其所属类 ...

Mon May 13 21:03:00 CST 2019 0 1086
聚类和EM算法——K均值聚类

python大战机器学习——聚类和EM算法   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 ...

Mon Jul 02 02:59:00 CST 2018 0 1622
K-均值聚类算法

K-均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习算法,它将相似的数据归纳到同一簇中。K-均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类,并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成。 K-均值算法 算法思想 K-均值是把数据集按照k个簇分类,其中k是用户给定的,其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点 ...

Sat Aug 08 18:51:00 CST 2015 0 3286
探索sklearn | K均值聚类

1 K均值聚类 K均值聚类是一种非监督机器学习算法,只需要输入样本的特征 ,而无需标记。 K均值聚类首先需要随机初始化K个聚类中心,然后遍历每一个样本,将样本归类到最近的一个聚类中,一个聚类中样本特征值的均值作为这个聚类新的聚类中心,聚类中心的改变,又会改变样本的类别,如此循环往复,直至每一个 ...

Thu Feb 05 00:20:00 CST 2015 1 6146
 
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