層次聚類 stats::hclust stats::dist R使用dist()函數來計算距離，Usage: dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) x: 是樣本矩陣 ...

1965年美國加州大學柏克萊分校的扎德教授第一次提出了‘集合’的概念。經過十多年的發展，模糊集合理論漸漸被應用到各個實際應用方面。為克服非此即彼的分類缺點，出現了以模糊集合論為數學基礎的聚類分析。用模糊數學的方法進行聚類分析，就是模糊聚類分析。FCM（Fuzzy C-Means）算法 ...

目錄 KNN簡述 KNN算法蠻力實現 KNN算法之KD樹 KNN算法之球樹 KNN算法小結 一、KNN簡述 鄰近算法，或者說K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)分類算法是數據挖掘分類技術中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰，就是k個最近 ...

目錄 簡述 K-means聚類 密度聚類 層次聚類 一、簡述 聚類算法是常見的無監督學習（無監督學習是在樣本的標簽未知的情況下，根據樣本的內在規律對樣本進行分類）。 在監督學習中我們常根據模型的誤差來衡量模型的好壞，通過優化損失函數來改善模型。而在聚類 ...

學習視頻：【強烈推薦】清風：數學建模算法、編程和寫作培訓的視頻課程以及Matlab 老師講得很詳細，很受用！！！ 定義 聚類就是將樣本划分為由類似的對象組成的多個類的過程。聚類后，我們可以更加准確的在每個類中單獨使用統計模型進行估計、分析或預測；也可以探究不同類之間的相關性和主要差異 ...

聚類模型（歐式距離） 分類與聚類，分類是有監督的學習，聚類是無監督的學習 K均值算法 第一步：假設有一組樣本，隨機選擇k個樣本，作為k個聚類的中心，計算距離，將樣本划分到離自己最近的類別里。（比如喜歡看的電影：1,30,1【愛情，30分鍾，1 高清】1,31,1） 注意：1，聚類數K ...

上一篇博文我們介紹了ML.NET 的入門： ML.NET技術研究系列1-入門篇 本文我們繼續，研究分享一下聚類算法k-means. 一、k-means算法簡介 k-means算法是一種聚類算法，所謂聚類，即根據相似性原則，將具有較高相似度的數據對象划分至同一類簇，將具有較高相異度 ...

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 ...