層次聚類 Hierarchical Clustering
-------------------------------- 不管是GMM，還是k-means，都面臨一個問題，就是k的個數如何選取？比如在bag-of-words模型中，用k-means訓練碼書，那么應該選取多少個碼字呢？為了不在這個參數的選取上花費太多時間，可以考慮層次聚類 ...
原文：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，直至滿足終止條件。代表算法有：CURE CHAMELEON ROCK Hierarchical等 對於層次聚類常用的距離 ...
2017-08-18 16:44 0 4306 推薦指數：
相關推薦
16--層次聚類分析
層次聚類分析 在層次聚類中，起初每一個實例或觀測值屬於一類。聚類就是每一次把兩類聚成新的一類，直到所有的類聚成單個類為止，算法如下： (1) 定義每個觀測值（行或單元）為一類； (2) 計算每類和其他各類的距離； (3) 把距離最短的兩類合並成一類，這樣類的個數就減少一個； (4) 重復 ...
聚類分析之密度划分（DBSCAN、MeanShift）
將密度足夠大的相鄰區域連接，能有效處理異常數據，主要用於對空間數據的聚類。只要靠近區域的密度超過某個閥值，就繼續聚類。將密度足夠大的相鄰區域連接起來。在一個給定范圍的區域內必須至少包含某個數目的點。該類方法將每個簇看作是數據空間中被低密度區域分割開的高密度對象區域，也就是將簇看作是密度 ...
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 ...
16--划分聚類分析（K 均值聚類、圍繞中心點的划分（PAM））
1 划分聚類分析 1.1 K 均值聚類 最常見的划分方法是K均值聚類分析。從概念上講，K均值算法如下： (1) 選擇K個中心點（隨機選擇K行）； (2) 把每個數據點分配到離它最近的中心點； (3) 重新計算每類中的點到該類中心點距離的平均值（也就說，得到長度為p的均值向量，這里的p ...
Python-層次聚類-Hierarchical clustering
層次聚類算法： 給定要聚類的N的對象以及N*N的距離矩陣(或者是相似性矩陣), 層次式聚類方法的基本步驟(參看S.C. Johnson in 1967)如下: 將每個對象歸為一類, 共得到N類, 每類僅包含一個對象. 類與類 ...
SPSS聚類分析
聚類分析是根據對象的特性對其進行定量分類的一種多元統計方法。 比如：不同地區城鎮居民收入和消費狀況的分類研究；區域經濟及社會發展水平的分析及全國區域經濟綜合評價....... 通常聚類分析分為Q型聚類分析和R型聚類分析。 Q型聚類分析：對樣品的分類； R型聚類分析：對變量的分類。 通常聚類 ...
python聚類分析
...