原文:python實現一個層次聚類方法

層次聚類 Hierarchical Clustering 一.概念 層次聚類不需要指定聚類的數目,首先它是將數據中的每個實例看作一個類,然后將最相似的兩個類合並,該過程迭代計算只到剩下一個類為止,類由兩個子類構成,每個子類又由更小的兩個子類構成。如下圖所示: 二.合並方法 在聚類中每次迭代都將兩個最近的類進行合並,這個類間的距離計算方法常用的有三種: .單連接聚類 Single linkage c ...

2017-08-11 13:37 4 9836 推薦指數:

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python實現層次聚類

python實現層次聚類 | 沙湖王 python實現層次聚類 作者: rickey 日期: 2012 年 7 月 24 日 發表評論 (9) 查看評論 昨晚到現在一直在研究層次聚類的問題。scipy包含了一些層次聚類的包和函數,但是它的文檔實在太坑 ...

Thu Dec 13 18:04:00 CST 2012 0 4468
R學習之-R層次聚類方法(tm包)

1、距離計算 參數說明: x:文檔-詞矩陣或者文本文檔; y:文本文檔,僅當x是文本文檔時y才是文本文檔; method:距離計算方法,所有的method均來自於proxy包,proxy包的文檔在這里。 method的種類主要有 ...

Fri Jul 13 23:55:00 CST 2012 0 3353
層次聚類和隨機森林(python實現

層次聚類步驟: 假設有N個待聚類的樣本,對於層次聚類來說,基本步驟就是: 1、(初始化)把每個樣本歸為一類,計算每兩個類之間的距離,也就是樣本與樣本之間的相似度; 2、按一定規則選取符合距離要求的類別,完成類間合並; 3、重新計算新生 ...

Tue Jan 30 01:46:00 CST 2018 0 1171
聚類方法簡介

將物理或抽象對象的集合分組成為有類似的對象組成的多個簇的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數據對象的集合,這些對象與同一個簇中的對象彼此相似,與其它簇中的對象相異。在許多應用中,可以將一個簇中的數據對象作為一個整體來對待。   目前在文獻中存在大量的聚類算法。算法的選擇取決於數據的類型、聚類 ...

Tue Aug 30 18:13:00 CST 2016 0 1512
聚類方法總結

  大致可以分為划分法(Partitioning Methods)、 層次法(Hierarchical Methods)、基於密度的方法(density-based methods)、 基於網格的方法(grid-based methods)、基於模型的方法(Model-Based Methods ...

Wed Feb 27 06:28:00 CST 2019 0 1477
python實現一個朴素貝葉斯分類方法

1.公式 上式中左邊D是需要預測的測試數據屬性,h是需要預測的類;右邊式子分子是屬性的條件概率和類別的先驗概率,可以從統計訓練數據中得到,分母對於所有實例都一樣,可以不考慮,所有只需 ,返回最大 ...

Mon Aug 07 20:29:00 CST 2017 0 4750
顏色聚類方法綜述

  畢業了,畢業論文也可以拿來曬曬了。覺的自己的論文涉及的知識點特別多,用到了很多圖像處理和機器學習方面的技術。第三章主要是講的顏色聚類方法用來提取自然場景文本的候選連通域。(工作了時間不是很多,先把文章發上來,一周之內在好好拓展並整理). 一、顏色聚類的優點   分析自然場景文本的特點可得 ...

Thu Aug 13 05:47:00 CST 2015 0 2247
聚類方法層次聚類,K-means聚類

所謂聚類,就是將相似的事物聚集在一 起,而將不相似的事物划分到不同的類別的過程,是數據分析之中十分重要的一種手段。比如古典生物學之中,人們通過物種的形貌特征將其分門別類,可以說就是 一種朴素的人工聚類。如此,我們就可以將世界上紛繁復雜的信息,簡化為少數方便人們理解的類別,可以說是人類認知這個世界 ...

Tue Oct 10 04:05:00 CST 2017 0 14577
 
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