### Multinomial Naive Bayes Classifier from sklearn.naive_bayes import MultinomialNBclf = MultinomialNB(alpha=0.01)clf.fit(train_x, train_y ...

將物理或抽象對象的集合分組成為有類似的對象組成的多個簇的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數據對象的集合，這些對象與同一個簇中的對象彼此相似，與其它簇中的對象相異。在許多應用中，可以將一個簇中的數據對象作為一個整體來對待。 　　目前在文獻中存在大量的聚類算法。算法的選擇取決於數據的類型、聚類 ...

　　大致可以分為划分法（Partitioning Methods）、 層次法（Hierarchical Methods）、基於密度的方法（density-based methods）、 基於網格的方法（grid-based methods）、基於模型的方法（Model-Based Methods ...

學習利用sklearn的幾個聚類方法： 一.幾種聚類方法 1.高斯混合聚類(mixture of gaussians) 2.k均值聚類(kmeans) 3.密度聚類，均值漂移(mean shift) 4.層次聚類或連接聚類(ward最小離差平方和)二.評估方法 1.完整性：值：0-1 ...

　　畢業了，畢業論文也可以拿來曬曬了。覺的自己的論文涉及的知識點特別多，用到了很多圖像處理和機器學習方面的技術。第三章主要是講的顏色聚類的方法用來提取自然場景文本的候選連通域。（工作了時間不是很多，先把文章發上來，一周之內在好好拓展並整理). 一、顏色聚類的優點 　　分析自然場景文本的特點可得 ...

聚類分析是一種重要的人類行為，早在孩提時代，一個人就通過不斷改進下意識中的聚類模式來學會如何區分貓狗、動物植物。目前在許多領域都得到了廣泛的研究和成功的應用，如用於模式識別、數據分析、圖像處理、市場研究、客戶分割、Web文檔分類等[1]。 　聚類就是按照某個特定標准(如距離准則)把一個 ...

一.通常關於文本聚類也都是針對已有的一堆歷史數據進行聚類，比如常用的方法有kmeans,dbscan等。如果有個需求需要針對流式文本進行聚類(即來一條聚一條)，那么這些方法都不太適用了，當然也有很多其它針對流式數據進行動態聚類方法，動態聚類也有很多挑戰，比如聚類個數是不固定的，聚類的相似閾值也不好 ...

層次聚類(Hierarchical Clustering) 一.概念 　　層次聚類不需要指定聚類的數目，首先它是將數據中的每個實例看作一個類，然后將最相似的兩個類合並，該過程迭代計算只到剩下一個類為止，類由兩個子類構成，每個子類又由更小的兩個子類構成。如下圖所示： 二.合並方法 在聚類 ...