Clustering》一文。為了上下文一致性和便於理解,我就直接截圖別人基於這篇論文中翻譯好的部分(偷懶): ...
Name Disambiguation in AMiner: Clustering, Maintenance, and Human in the Loop paper: http: keg.cs.tsinghua.edu.cn jietang publications kdd yutao AMiner Name Disambiguation.pdf code: https: github.com ...
2018-11-14 17:12 0 1275 推薦指數:
Clustering》一文。為了上下文一致性和便於理解,我就直接截圖別人基於這篇論文中翻譯好的部分(偷懶): ...
系列不小心又拖了好久,其實正兒八經的 blog 也好久沒有寫了,因為比較忙嘛,不過覺得 Hierarchical Clustering 這個話題我能說的東西應該不多,所以還是先寫了吧(我准備這次一個公式都不貼 )。Hierarchical Clustering 正如它字面上的意思那樣,是層次化 ...
Spectral Clustering(譜聚類)是一種基於圖論的聚類方法,它能夠識別任意形狀的樣本空間且收斂於全局最有解,其基本思想是利用樣本數據的相似矩陣進行特征分解后得到的特征向量進行聚類,可見,它與樣本feature無關而只與樣本個數有關。 一、圖的划分 圖 ...
http://blog.pluskid.org/?p=17 k-means 好久沒有寫 blog 了,一來是 blog 下線一段時間,而租 DreamHost 的事情又一直沒 ...
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Ultra-Scalable Spectral Clustering and Ensemble Clustering 1.Abstract: 在U-SPEC中,針對稀疏相似子矩陣的構造,提出了一種混合代表選擇策略和k -最近鄰代表的快速逼近方法。將稀疏相似子矩陣解釋為二部圖,利用轉移割對圖 ...
這次介紹的是Alex和Alessandro於2014年發表在的Science上的一篇關於聚類的文章[13],該文章的基本思想很簡單,但是其聚類效果卻兼具了譜聚類(Spectral Clustering)[11,14,15]和K-Means的特點,着實激起了我的極大的興趣,該聚類算法主要 ...
查看原文 聚類是機器學習里很重要的一類方法,基本原則是將“性質相似”(這里就有相似的標准問題,比如是基於概率分布模型的相似性又或是基於距離的相似性)的對象盡可能的放在一個Cluster中而不同 ...