一、聚類的概念 聚類分析是在數據中發現數據對象之間的關系,將數據進行分組,組內的相似性越大,組間的差別越大,則聚類效果越好。我們事先並不知道數據的正確結果(類標),通過聚類算法來發現和挖掘數據本身的結構信息,對數據進行分簇(分類)。聚類算法的目標是,簇內相似度高,簇間相似度低 ...
聚類結果的好壞,有很多種指標,其中F Measue即F值是常用的一種,其中包括precision 查准率或者准確率 和recall 查全率或者召回率 。 F Measue是信息檢索中常用的評價標准。 F Measue的公式如下: F beta frac left beta right P cdot R beta cdot P R 其中 beta 是參數,P是precision,R是reacll。通 ...
2015-05-17 10:13 2 4954 推薦指數:
一、聚類的概念 聚類分析是在數據中發現數據對象之間的關系,將數據進行分組,組內的相似性越大,組間的差別越大,則聚類效果越好。我們事先並不知道數據的正確結果(類標),通過聚類算法來發現和挖掘數據本身的結構信息,對數據進行分簇(分類)。聚類算法的目標是,簇內相似度高,簇間相似度低 ...
K_means算法的具體過程 1、從數據集{X} 中任意選取k個賦給初始的聚類中心c1, c2, …, ck; 2、對數據集中的每個樣本點xi,計算其與各個聚類中心cj的歐氏距離並獲取其類別標號: 3、按下式重新計算k個聚類中心; 4、重復步驟2和步驟3,直到 ...
是對聚類算法中的k-means算法的實現,所以接下來主要進行一些聚類算法的介紹. 聚類算法包括 ...
人生如戲!!!! 一、理論准備 聚類算法,不是分類算法。分類算法是給一個數據,然后判斷這個數據屬於已分好的類中的具體哪一類。聚類算法是給一大堆原始數據,然后通過算法將其中具有相似特征的數據聚為一類。 K-Means算法的基本思想是初始隨機給定K個簇中心 ...
一、理論准備 聚類算法,不是分類算法。分類算法是給一個數據,然后判斷這個數據屬於已分好的類中的具體哪一類。聚類算法是給一大堆原始數據,然后通過算法將其中具有相似特征的數據聚為一類。 K-Means算法的基本思想是初始隨機給定K個簇中心,按照最鄰近原則把待分類 ...
1.K-均值聚類法的概述 之前在參加數學建模的過程中用到過這種聚類方法,但是當時只是簡單知道了在matlab中如何調用工具箱進行聚類,並不是特別清楚它的原理。最近因為在學模式識別,又重新接觸了這種聚類算法,所以便仔細地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab編程實現 ...
請編寫一個譜聚類算法,實現“Normalized Spectral Clustering—Algorithm 3 (Ng 算法)” 結果如下 譜聚類算法核心步驟都是相同的: •利用點對之間的相似性,構建親和度矩陣; •構建拉普拉斯矩陣; •求解拉普拉斯矩陣最小的特征值對應 ...
1.K-均值聚類法的概述 之前在參加數學建模的過程中用到過這種聚類方法,但是當時只是簡單知道了在matlab中如何調用工具箱進行聚類,並不是特別清楚它的原理。最近因為在學模式識別,又重新接觸了這種聚類算法,所以便仔細地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab編程實現 ...