本博客已經遷往http://www.kemaswill.com/, 博客園這邊也會繼續更新, 歡迎關注~ 作者(Alex Rodriguez, Alessandro Laio)提出了一種很簡潔優美的聚類算法, 可以識別各種形狀的類簇, 並且其超參數很容易確定. 算法思想 該算法的假設是 ...

最后，附上作者在補充材料里提供的 Matlab 示例程序 （加了適當的代碼注釋）。 clear all close all disp('The only input ...

博客上看到的，叫做層次聚類，但是《醫學統計學》上叫系統聚類（chapter21） 思想很簡單，想象成一顆倒立的樹，葉節點為樣本本身，根據樣本之間的距離（相似系數），將最近的兩樣本合並到一個根節點，計算新的根節點與其他樣本的距離（類間相似系數），距離最小的合為新的根節點。以此類推 對於樣本X ...

聚類算法有很多，常見的有幾大類：划分聚類、層次聚類、基於密度的聚類。本篇內容包括k-means、層次聚類、DBSCAN 等聚類方法。 k-means 方法 初始k個聚類中心; 計算每個數據點到聚類中心的距離,重新分配每個數據點所屬聚類; 計算新的聚簇集合的平均值作為新 ...

一、聚類算法簡介 聚類是無監督學習的典型算法，不需要標記結果。試圖探索和發現一定的模式，用於發現共同的群體，按照內在相似性將數據划分為多個類別使得內內相似性大，內間相似性小。有時候作為監督學習中稀疏特征的預處理（類似於降維，變成K類后，假設有6類，則每一行都可以表示為類似於000100 ...

超體聚類是一種圖像的分割方法。 超體（supervoxel）是一種集合，集合的元素是“體”。與體素濾波器中的體類似，其本質是一個個的小方塊。與大部分的分割手段不同，超體聚 類的目的並不是分割出某種特定物體，超體是對點雲實施過分割(over segmentation)，將場景點雲化成很多小塊 ...

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、簡介 1.聚類算法的應用領域 用戶畫像，廣告推薦，Data Segmentation，搜索引擎的流量推薦，惡意流量識別 基於位置信息的商業推送，新聞聚類，篩選排序 圖像分割，降維，識別 ...

聚類算法 李鑫 2014210820 電子系 1、kmeans算法 1.1Kmeans算法理論基礎 K均值算法能夠使聚類域中所有樣品到聚類中心距離平方和最小。其原理為：先取k個初始聚類中心，計算每個樣品到這k個中心的距離，找出最小距離，把樣品歸入最近的聚類中心，修改中心點 ...