原文链接：https://blog.csdn.net/u012500237/article/details/65437525 参考文章：http://www.360doc.com/content/19/0623/20/99071_844396658.shtml 1. 分层聚类算法简介 ...

1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络 ...

实现文档聚类的总体思想： 将每个文档的关键词提取，形成一个关键词集合N； 将每个文档向量化，可以参看计算余弦相似度那一章； 给定K个聚类中心，使用Kmeans算法处理向量； 分析每个聚类中心的相关文档，可以得出最大的类或者最小的类等； 将已经分好词的文档提取关键词，统计 ...

一、聚类（无监督）的目标 使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。 二、层次聚类 层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类，然后依次合并（或聚集）类，直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一聚类 ...

K-means聚类算法 算法优缺点： 优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去 ...

目录 模糊理论 Fuzzy C-Means算法原理 算法步骤 python实现 本文采用数据集为iris,将iris.txt放在程序的同一文件夹下。请先自行下载好。 模糊理论 模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. ...

1.分层聚类的介绍 分层聚类法（hierarchical cluster method）一译“系统聚类法”。聚类分析的一种方法。其做法是开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的样品（即距离最小的群品）首先聚为小类，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类 ...

1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络 ...