挑子學習筆記：兩步聚類算法（TwoStep Cluster Algorithm）——改進的BIRCH算法
轉載請標明出處：http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 兩步聚類算法是在SPSS Modeler中使用的一種聚類算法，是BIRCH層次聚類算法的改進版本。可以應用於混合屬性數據集的聚類 ...
原文：BIRCH聚類算法原理
在K Means聚類算法原理中，我們講到了K Means和Mini Batch K Means的聚類原理。這里我們再來看看另外一種常見的聚類算法BIRCH。BIRCH算法比較適合於數據量大，類別數K也比較多的情況。它運行速度很快，只需要單遍掃描數據集就能進行聚類，當然需要用到一些技巧，下面我們就對BIRCH算法做一個總結。 . BIRCH概述 BIRCH的全稱是利用層次方法的平衡迭代規約和聚類 ...
2016-12-14 17:13 68 42365 推薦指數：
相關推薦
聚類算法原理總結
聚類分析是非監督學習的很重要的領域。所謂非監督學習，就是數據是沒有類別標記的，算法要從對原始數據的探索中提取出一定的規律。而聚類分析就是試圖將數據集中的樣本划分為若干個不相交的子集，每個子集稱為一個“簇”。下面是sklearn中對各種聚類算法的比較。 KMeans ...
OPTICS聚類算法原理
OPTICS聚類算法原理 基礎 OPTICS聚類算法是基於密度的聚類算法，全稱是Ordering points to identify the clustering structure，目標是將空間中的數據按照密度分布進行聚類，其思想和DBSCAN非常類似，但是和DBSCAN ...
挑子學習筆記：BIRCH層次聚類
轉載請標明出處：http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/6129425.html 本文是“挑子”在學習BIRCH算法過程中的筆記摘錄，文中不乏一些個人理解，不當之處望多加指正。 BIRCH（Balanced ...
聚類分析之層次划分(Hierarchical、Birch)
層次聚類算法使用數據的聯結規則，對數據集合進行層次似的聚類。層次聚類可以分為兩大類，自頂向下的分裂聚類和自頂而上的合並聚類。分裂聚類是將所有的對象看成一個聚類，然后將其不斷分解直至滿足終止條件。后者與前者相反，它先將每個對象各自作為一個原子聚類，然后對這些原子聚類逐層進行聚類，直至 ...
用scikit-learn學習BIRCH聚類
在BIRCH聚類算法原理中，我們對BIRCH聚類算法的原理做了總結，本文就對scikit-learn中BIRCH算法的使用做一個總結。 1. scikit-learn之BIRCH類 在scikit-learn中，BIRCH類實現了原理篇里講到的基於特征樹CF Tree的聚類 ...
用scikit-learn學習BIRCH聚類
我們對BIRCH聚類算法的原理做了總結，本文就對scikit-learn中BIRCH算法的使用做一個總結。 1. scikit-learn之BIRCH類 在scikit-learn中，BIRCH類實現了原理篇里講到的基於特征樹CF Tree的聚類。因此要使用BIRCH來聚類，關鍵是 ...
Kmeans聚類算法原理與實現
Kmeans聚類算法 1 Kmeans聚類算法的基本原理 K-means算法是最為經典的基於划分的聚類方法，是十大經典數據挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類 ...