最近在學習論文的時候發現了在science上發表的關於新型的基於密度的聚類算法 Kmean算法有很多不足的地方，比如k值的確定，初始結點選擇，而且還不能檢測費球面類別的數據分布，對於第二個問題，提出了Kmean++，而其他不足還沒有解決，dbscan雖然可以對任意形狀分布的進行聚類，但是必須指定 ...

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 ...

聚類算法有很多，常見的有幾大類：划分聚類、層次聚類、基於密度的聚類。本篇內容包括k-means、層次聚類、DBSCAN 等聚類方法。 k-means 方法 初始k個聚類中心; 計算每個數據點到聚類中心的距離,重新分配每個數據點所屬聚類; 計算新的聚簇集合的平均值作為新 ...

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、簡介 1.聚類算法的應用領域 用戶畫像，廣告推薦，Data Segmentation，搜索引擎的流量推薦，惡意流量識別 基於位置信息的商業推送，新聞聚類，篩選排序 圖像分割，降維，識別 ...

聚類算法 李鑫 2014210820 電子系 1、kmeans算法 1.1Kmeans算法理論基礎 K均值算法能夠使聚類域中所有樣品到聚類中心距離平方和最小。其原理為：先取k個初始聚類中心，計算每個樣品到這k個中心的距離，找出最小距離，把樣品歸入最近的聚類中心，修改中心點 ...

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 ...

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； –從算法角度看， ISODATA算法與K-均值算法相似，聚類中心都是通過樣本均值的迭代運算來決定的； –ISODATA算法加入了一些試探步驟，並且可以結合 ...

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； –從算法角度看， ISODATA算法與K-均值算法相似，聚類中心都是通過樣本均值的迭代運算來決定的； –ISODATA算法加入了一些試探步驟，並且可以結合 ...