LB_Keogh LB_Keogh 是Keogh设计的下界函数，相比于LB_Kim以及LB_Yi具有更好的效果。 公式 注释: 上面公式中的 u 和 l 指的是上下包络线 对公式解释一下，其实就是，首先求出query序列的上下包络线，然后对data序列与上下包络线进行比较 ...

层次聚类 stats::hclust stats::dist R使用dist()函数来计算距离，Usage: dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) x: 是样本矩阵 ...

1965年美国加州大学柏克莱分校的扎德教授第一次提出了‘集合’的概念。经过十多年的发展，模糊集合理论渐渐被应用到各个实际应用方面。为克服非此即彼的分类缺点，出现了以模糊集合论为数学基础的聚类分析。用模糊数学的方法进行聚类分析，就是模糊聚类分析。FCM（Fuzzy C-Means）算法 ...

模型聚类 mclust::Mclust RWeka::Cobweb mclust::Mclust EM算法也称为期望最大化算法，在是使用该算法聚类时，将数据集看作一个有隐形变量的概率模型，并实现模型最优化，即获取与数据本身性质最契合的聚类方式为目的，通过‘反复估计 ...

目录 KNN简述 KNN算法蛮力实现 KNN算法之KD树 KNN算法之球树 KNN算法小结 一、KNN简述 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近 ...

一、你知道聚类中度量距离的方法有哪些吗？ 　1）欧式距离 　欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。即两点之间直线距离，公式比较简单就不写了 　应用场景：适用于求解两点之间直线的距离，适用于各个向量标准统一的情况 　2）曼哈顿距离(Manhattan ...

目录 简述 K-means聚类 密度聚类 层次聚类 一、简述 聚类算法是常见的无监督学习（无监督学习是在样本的标签未知的情况下，根据样本的内在规律对样本进行分类）。 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏，通过优化损失函数来改善模型。而在聚类 ...

距离会递减， 直到不满足迭代的条件便跳出循环 比如有10个样本点 我先设x1为z1，， ...