LB_Keogh LB_Keogh 是Keogh設計的下界函數，相比於LB_Kim以及LB_Yi具有更好的效果。 公式 注釋: 上面公式中的 u 和 l 指的是上下包絡線 對公式解釋一下，其實就是，首先求出query序列的上下包絡線，然后對data序列與上下包絡線進行比較 ...

層次聚類 stats::hclust stats::dist R使用dist()函數來計算距離，Usage: dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) x: 是樣本矩陣 ...

1965年美國加州大學柏克萊分校的扎德教授第一次提出了‘集合’的概念。經過十多年的發展，模糊集合理論漸漸被應用到各個實際應用方面。為克服非此即彼的分類缺點，出現了以模糊集合論為數學基礎的聚類分析。用模糊數學的方法進行聚類分析，就是模糊聚類分析。FCM（Fuzzy C-Means）算法 ...

模型聚類 mclust::Mclust RWeka::Cobweb mclust::Mclust EM算法也稱為期望最大化算法，在是使用該算法聚類時，將數據集看作一個有隱形變量的概率模型，並實現模型最優化，即獲取與數據本身性質最契合的聚類方式為目的，通過‘反復估計 ...

目錄 KNN簡述 KNN算法蠻力實現 KNN算法之KD樹 KNN算法之球樹 KNN算法小結 一、KNN簡述 鄰近算法，或者說K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)分類算法是數據挖掘分類技術中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰，就是k個最近 ...

一、你知道聚類中度量距離的方法有哪些嗎？ 　1）歐式距離 　歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。即兩點之間直線距離，公式比較簡單就不寫了 　應用場景：適用於求解兩點之間直線的距離，適用於各個向量標准統一的情況 　2）曼哈頓距離(Manhattan ...

目錄 簡述 K-means聚類 密度聚類 層次聚類 一、簡述 聚類算法是常見的無監督學習（無監督學習是在樣本的標簽未知的情況下，根據樣本的內在規律對樣本進行分類）。 在監督學習中我們常根據模型的誤差來衡量模型的好壞，通過優化損失函數來改善模型。而在聚類 ...

距離會遞減， 直到不滿足迭代的條件便跳出循環 比如有10個樣本點 我先設x1為z1，， ...