### Multinomial Naive Bayes Classifier from sklearn.naive_bayes import MultinomialNBclf = MultinomialNB(alpha=0.01)clf.fit(train_x, train_y ...

将物理或抽象对象的集合分组成为有类似的对象组成的多个簇的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。在许多应用中，可以将一个簇中的数据对象作为一个整体来对待。 　　目前在文献中存在大量的聚类算法。算法的选择取决于数据的类型、聚类 ...

　　大致可以分为划分法（Partitioning Methods）、 层次法（Hierarchical Methods）、基于密度的方法（density-based methods）、 基于网格的方法（grid-based methods）、基于模型的方法（Model-Based Methods ...

学习利用sklearn的几个聚类方法： 一.几种聚类方法 1.高斯混合聚类(mixture of gaussians) 2.k均值聚类(kmeans) 3.密度聚类，均值漂移(mean shift) 4.层次聚类或连接聚类(ward最小离差平方和)二.评估方法 1.完整性：值：0-1 ...

　　毕业了，毕业论文也可以拿来晒晒了。觉的自己的论文涉及的知识点特别多，用到了很多图像处理和机器学习方面的技术。第三章主要是讲的颜色聚类的方法用来提取自然场景文本的候选连通域。（工作了时间不是很多，先把文章发上来，一周之内在好好拓展并整理). 一、颜色聚类的优点 　　分析自然场景文本的特点可得 ...

聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 　聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个 ...

一.通常关于文本聚类也都是针对已有的一堆历史数据进行聚类，比如常用的方法有kmeans,dbscan等。如果有个需求需要针对流式文本进行聚类(即来一条聚一条)，那么这些方法都不太适用了，当然也有很多其它针对流式数据进行动态聚类方法，动态聚类也有很多挑战，比如聚类个数是不固定的，聚类的相似阈值也不好 ...

层次聚类(Hierarchical Clustering) 一.概念 　　层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示： 二.合并方法 在聚类 ...