Calinski-Harabaz（CH） CH指標通過計算類中各點與類中心的距離平方和來度量類內的緊密度，通過計算各類中心點與數據集中心點距離平方和來度量數據集的分離度，CH指標由分離度與緊密度的比值得到。從而，CH越大代表着類自身越緊密，類與類之間越分散，即更優的聚類 ...

scipy cluster庫簡介 scipy.cluster是scipy下的一個做聚類的package, 共包含了兩類聚類方法: 1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector quantization 和 k-means 聚類方法 2. 層次聚類 ...

導入圖片 %matplotlib inline import numpy as np import skimage.io as SKimg import matplotlib.pypl ...

摘要 本文將介紹如何使用VLFeat開源庫來進行K-means聚類，關於K-means的介紹可以參考這里。 什么是VLFeat 用VLFeat官方主頁的話來說，VLFeat 是一個實現了視覺領域諸多算法的開源庫，其包括SIFT, MSER, k-means, hierarchical ...

1.什么是K-Means？ K均值算法聚類 關鍵詞：K個種子，均值聚類的概念：一種無監督的學習，事先不知道類別，自動將相似的對象歸到同一個簇中 K-Means算法是一種聚類分析（cluster analysis）的算法，其主要是來計算數據聚集的算法，主要通過不斷地取離種子點最近均值的算法 ...

何為聚類 “聚類是把相似的對象通過靜態分類的方法分成不同的組別或者更多的子集（subset）,這樣讓在同一個子集中的成員對象都有相似的一些屬性。” ——wikipedia “聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。它是一種重要的人 ...

　　首先要來了解的一個概念就是聚類，簡單地說就是把相似的東西分到一組，同 Classification (分類)不同，對於一個 classifier ，通常需要你告訴它“這個東西被分為某某類”這樣一些例子，理想情況下，一個 classifier 會從它得到的訓練集中進行“學習”，從而具備對未知數 ...

一、思想 聚類：人以群分、物以類聚，使得簇內的距離接近，簇間距離遠。 可以做推薦冷啟動，區域推薦熱榜、用戶畫像 二、算法步驟： 1、隨機設置K個特征空間內的點作為初始的聚類中心 2、對於其他每個點計算到K個中心的距離，從中選出距離最近的⼀個點作為⾃⼰的標記 3、接着對着標記 ...