聚類算法一（Kmeans、層次類聚、譜類聚）
一、 K-means 1、基礎 1 Clustering 中的經典算法，數據挖掘十大經典算法之一 2 算法接受參數 k ；然后將事先輸入的n個數據對象划分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足： 同一 聚類 ...
原文：各類聚類（clustering）算法初探
. 聚類簡介 x ：聚類是什么 聚類是一種運用廣泛的探索性數據分析技術，人們對數據產生的第一直覺往往是通過對數據進行有意義的分組，通過對對象進行分組，使相似的對象歸為一類，不相似的對象歸為不同類。 x ：聚類的悖論 在研究聚類算法原理以及應用聚類算法的時候，我們自己首先要明白，聚類算法並不總是有效，甚至是完全不合理的。我們稱其為 聚類的悖論 ，之所以會出現悖論，主要的原因是： 相似對象歸為一類， ...
2018-01-20 10:23 1 39971 推薦指數：
相關推薦
層次聚類算法(agglomerative clustering)
層次聚類算法與之前所講的順序聚類有很大不同，它不再產生單一聚類，而是產生一個聚類層次。說白了就是一棵層次樹。介紹層次聚類之前，要先介紹一個概念——嵌套聚類。講的簡單點，聚類的嵌套與程序的嵌套一樣，一個聚類中R1包含了另一個R2，那這就是R2嵌套在R1中，或者說是R1嵌套了R2。具體說怎么算嵌套 ...
譜聚類算法(Spectral Clustering)
譜聚類(Spectral Clustering, SC)是一種基於圖論的聚類方法——將帶權無向圖划分為兩個或兩個以上的最優子圖，使子圖內部盡量相似，而子圖間距離盡量距離較遠，以達到常見的聚類的目的。其中的最優是指最優目標函數不同，可以是割邊最小分割——如圖1的Smallest cut ...
分層聚類算法(Hierarchical clustering)
原文鏈接：https://blog.csdn.net/u012500237/article/details/65437525 參考文章：http://www.360doc.com/content/19/0623/20/99071_844396658.shtml 1. 分層聚類算法簡介 ...
譜聚類算法(Spectral Clustering)
譜聚類(Spectral Clustering, SC)是一種基於圖論的聚類方法——將帶權無向圖划分為兩個或兩個以上的最優子圖，使子圖內部盡量相似，而子圖間距離盡量距離較遠，以達到常見的聚類的目的。其中的最優是指最優目標函數不同，可以是割邊最小分割——如圖1的Smallest cut(如后 ...
【聚類算法】譜聚類(Spectral Clustering)
目錄： 1、問題描述 2、問題轉化 3、划分准則 4、總結 1、問題描述 譜聚類(Spectral Clustering, SC)是一種基於圖論的聚類方法——將帶權無向圖划分為兩個或兩個以上的最優子圖(sub-Graph)，使子圖內部盡量相似，而子圖間距離盡量距離較遠，以達到 ...
Mahout in Action-Clustering-聚類算法
第九章聚類算法 9.1 K-means聚類 K-means需要用戶設定一個聚類個數（k）作為輸入數據，有時k值可能非常大（10,000），這是Mahout閃光的（shines）地方，它確保聚類的可測量性。 為了用k-means達到高質量的聚類，需要估計一個k值。估計k值一種近似的方法 ...
AP聚類算法（Affinity propagation Clustering Algorithm ）
AP聚類算法是基於數據點間的"信息傳遞"的一種聚類算法。與k-均值算法或k中心點算法不同，AP算法不需要在運行算法之前確定聚類的個數。AP算法尋找的"examplars"即聚類中心點是數據集合中實際存在的點，作為每類的代表。 算法描述： 假設$\{ {x_1},{x_2 ...