各類聚類（clustering）算法初探
1. 聚類簡介 0x1：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。 0x2：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 ...
原文：聚類算法一（Kmeans、層次類聚、譜類聚）
一 K means 基礎 Clustering 中的經典算法，數據挖掘十大經典算法之一 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 聚類中的對象相似度較高 而不同聚類中的對象相似度較小。 算法思想： 以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心 的值，直至得到最好的聚類結果 算法描述： 適當選擇c個類 ...
2018-08-13 15:47 0 4785 推薦指數：
相關推薦
Kmeans聚類與層次聚類
聚類 聚類就是對大量未知標注的數據集，按數據的內在相似性將數據集划分為多個類別，使類別內的數據相似度較大而類別間的數據相似度較小. 數據聚類算法可以分為結構性或者分散性,許多聚類算法在執行之前，需要指定從輸入數據集中產生的分類個數。 1.分散式聚類算法，是一次性確定要產生的類別，這種算法也已 ...
機器學習（十）—聚類算法（KNN、Kmeans、密度聚類、層次聚類）
聚類算法 任務：將數據集中的樣本划分成若干個通常不相交的子集，對特征空間的一種划分。 性能度量：類內相似度高，類間相似度低。兩大類：1.有參考標簽，外部指標；2.無參照，內部指標。 距離計算：非負性，同一性（與自身距離為0），對稱性，直遞性（三角不等式）。包括歐式距離（二范數 ...
物以類聚人以群分：聚類分析的一些挑戰和進展
物以類聚人以群分：聚類分析的一些挑戰和進展 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 來源：VALSE Webinar21-04期VALSE在線學術報告 1. 學術報告 報告嘉賓：彭璽 (四川大學) 報告題目：深度聚類：從“模態非完全對齊聚類 ...
MapReduce Kmeans聚類算法
最近在網上查看用MapReduce實現的Kmeans算法，例子是不錯，http://blog.csdn.net/jshayzf/article/details/22739063 但注釋太少了，而且參數太多，如果新手學習的話不太好理解。所以自己按照個人的理解寫了一個簡單的例子並添加了詳細的注釋 ...
【譜聚類算法總結】
前言：以前只是調用過譜聚類算法，我也不懂為什么各家公司都問我一做文字檢測的這個算法具體咋整的，沒整明白還給我掛了哇擦嘞？訊飛還以這個理由刷本寶，今天一怒把它給整吧清楚了，下次誰再問來！說不暈你算我輸！ 一、解釋： 譜聚類是一種基於圖論的算法，主要思想是把所有的數據看做空間中的點，這些點 ...
聚類算法之層次法
首先介紹聚類中的層次聚類算法。層次法又分為凝聚的層次聚類和分裂的層次聚類。 凝聚的方法：也稱自底向上的方法，首先將每個對象作為單獨的一個聚類，然后根據性質和規則相繼地合並相近的類，直到所有的對象都合並為一個聚類中，或者滿足一定的終止條件。經典的層次凝聚算法以AGNES算法為代表，改進 ...
聚類算法---kmeans以及DBSCAN算法
一、聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標）分類問題的一種統計分析方法，同時也是數據挖掘的一個重要算法。 聚類（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）組成的，通常，模式是一個度量（Measurement）的向量，或者是 多維空間中的一個點。 聚類分析以相似性 ...