一.关于聚类 什么是聚类： 聚类(Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 什么不是聚类 ...

常见的聚类算法 1. K-Means(K均值)聚类 算法步骤： (1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 (2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中 ...

1. K-Means(K均值)聚类 算法步骤： (1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 (2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 (3) 计算每一类 ...

聚类是机器学习中一种方法，常用用于处理数据分组的问题。给定一组数据，利用聚类算法将每一个数据点分批到一个特定的组。这就要求对于同一组的数据点，应该具有相同的性质（特征）；对于不同组的数据点，在性质（特征）上应该有显著的区别。聚类算法数据无监督学习（unsupervised learning），常用 ...

常见聚类算法总结1.常见算法1.原型聚类“原型”是指样本空间中具有代表性的店。此类算法假设聚类结构能够通过一组原型刻画，通常情形下，算法先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。–西瓜书 (1).K均值聚类（K-Means） 给定样本集D={x1,x2,..xn},K均值算法针对聚类所得 ...

以下内容为聚类介绍，除了红色的部分，其他来源百度百科，如果已经了解，可以直接忽略跳到下一部分。 聚类概念 聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式 ...

1 什么是聚类算法？ 聚类算法就是根据特定的规则，将数据进行分类。分类的输入项是数据的特征，输出项是分类标签，它是无监督的。 常见的聚类规则包括：1）基于原型的，例如有通过质心或中心点聚类，常见的算法KMeans；2）基于图的，也就是通过节点和边的概念，形成连通分支的分类，常见 ...

前言：以前只是调用过谱聚类算法，我也不懂为什么各家公司都问我一做文字检测的这个算法具体咋整的，没整明白还给我挂了哇擦嘞？讯飞还以这个理由刷本宝，今天一怒把它给整吧清楚了，下次谁再问来！说不晕你算我输！ 一、解释： 谱聚类是一种基于图论的算法，主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点 ...