聚類算法和分類算法總結
原文:http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html 基於划分聚類算法（partition clustering) k-means ...
原文：聚類算法1-概念、聚類算法和分類算法的區別
聚類算法的概念 一種典型的無監督學習算法， 主要用於將相似的樣本自動歸到一個類別中 計算樣本和樣本之間的相似性，一般使用歐式距離 聚類算法分類 粗聚類 細聚類 聚類算法與分類算法最大的區別 聚類算法是無監督的學習算法，而分類算法屬於監督的學習算法。 聚類算法在現實中的應用 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， ...
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聚類算法
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
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 ...
聚類算法
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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 ...
kNN與kMeans聚類算法的區別
KNN K-Means 目的是為了確定一個點的分類 目的是為了將一系列點集分成k類 KNN是分類算法 K-Means是聚類算法 監督學習，分類目標事先 ...