聚類算法
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 ...
原文：軌跡聚類算法
為了實現，頁面上顯示軌跡線段的報表，涉及到軌跡的算法，按例在網上了解了一些軌跡的算法，最終找到了相關的軌跡聚類算法，將不同人活着mac在地圖上的移動軌跡進行聚類和輸出。 算法中用到了軌跡距離，軌跡分段，最小描述算法，DBSCAN等算法，可以參考： http: blog.csdn.net jsc article details http: blog.csdn.net jsc article deta ...
2017-11-23 15:04 6 8175 推薦指數：
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本文轉載自http://www.cnblogs.com/huadongw/p/4101422.html 聚類算法：ISODATA算法 1. 與K-均值算法的比較 –K-均值算法通常適合於分類數目已知的聚類，而ISODATA算法則更加靈活； –從算法 ...