记得刚读研究生的时候，学习的第一个算法就是meanshift算法，所以一直记忆犹新，今天和大家分享一下Meanshift算法，如有错误，请在线交流。 Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤 ...

MATLAB实例：PCA（主成成分分析）详解 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 主成成分分析 ...

深度聚类算法研究综述(A Survey of Deep Clustering Algorithms) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 深度聚类的博客写了几篇，也曾总结过专门的一篇博客：深度聚类算法，但并不全面。这篇博客 ...

肘部法则–Elbow Method 我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数，将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions)，那么，对于一个簇 ...

在实际的聚类应用中，通常使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析，这两种算法都需要输入簇数，为了保证聚类的质量，应该首先确定最佳的簇数，并使用轮廓系数来评估聚类的结果。 一，k-均值法确定最佳的簇数 通常情况下，使用肘方法（elbow）以确定聚类的最佳的簇数，肘方法之所以是有效的，是基于以下 ...

　　感觉是有很久没有回到博客园，发现自己辛苦写的博客都被别人不加转载的复制粘贴过去真的心塞，不过乐观如我，说明做了一点点东西，不至于太蠢，能帮人最好。回校做毕设，专心研究多流形学习方法，生出了考研的决 ...

谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut ...

1.算法描述 最近在做AutoEncoder的一些探索，看到2016年的一篇论文，虽然不是最新的，但是思路和方法值得学习。论文原文链接 http://proceedings.mlr.press/v48/xieb16.pdf，论文有感于t-SNE算法的t-分布，先假设初始化K个聚类中心 ...

对kmeans聚类如何选择k 下述提及方法均以k-means算法为基础， 不同聚类方法有不同的评价指标，这里说说k-means常用的两种方法 1、肘部法则–Elbow Method 我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数，将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为 ...

前言 在前面的文章中，涉及到的机器学习算法均为监督学习算法。 所谓监督学习，就是有训练过程的学习。再确切点，就是有 "分类标签集" 的学习。 现在开始，将进入到非监督学习领域。从经典的聚类问题展开讨论。所谓聚类，就是事先并不知道具体分类方案的分类 ...