1.综述 现有的轨迹聚类算法可分为两类:一种是基于整体的轨迹聚类,即将一条轨迹视为一个整体而对其不做分段,通过定义轨迹的相似度函数将其聚类,这样一条轨迹只能属于一个簇;另一种是基于分段的轨迹聚类,即将一条轨迹分为多段,分…
分类:聚类算法
Kmeans聚类及图像分割
Kmeans是最简单的聚类算法之一,应用十分广泛,Kmeans以距离作为相似性的评价指标,其基本思想是按照距离将样本聚成不同的簇,两个点的距离越近,其相似度就越大,以得到紧凑且独立的簇作为聚类目标。本文参考PRML一…
聚类(2)——层次聚类 Hierarchical Clustering
聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚…
C/C++语言实现K均值(C均值)聚类算法
K-means 算法的工作原理: 算法首先随机从数据集中选取 K个点作为初始聚类中心,然后计算各个样本到聚类中的距离,把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值来得到新的…
几种聚类算法的结合运用(K-MEANS K-medoids 最大最小距离算法)
几种聚类算法的结合运用(K-MEANS、 K-medoids、 最大最小距离算法) 聚类算法通常会得到一种分类,将n个点聚合成k类,同一聚类(即插槽簇)中的对象相似度较高;而不同类中的对象相似度较小。 聚类算法的基本流程…
聚类算法-DBSCAN-C++实现
程序流程图: DBSCAN核心功能函数,计算每个point的eps范围内的point数量pts; 对于所有pts >Minpts的point,记为Core point; 对于所有的corepoint,将其eps范围…
聚类算法-K-means-C++实现
程序流程图: K-means核心功能函数,首先,随机选择K-中心点(中心点坐标为簇中所有点的x坐标的平均值,y坐标的平均值,该点用于记录位置,不属于原始数据集);循环判断中心点是否不变,若是,将二维点对信息写入clust…
聚类算法-Hierarchical(MIN)-C++
程序流程图: Hierarchical(MIN)核心功能函数,采用vector<vector<float> >::dTable存储两点之间的距离。计算每两个point间的距离并保存到distanc…
聚类算法大观园
这里有一篇论文《Survey of Clustering Algorithms》Rui Xu, Student Member, IEEE and Donald Wunsc…
谱聚类算法 matlab
1、谱聚类算法步骤公式 (1)整理数据集,使数据集中数据在0-1之间。假设数据集m行n列。 (2)求邻接矩阵W。元素值为每一点到其他点之间距离,即权重。 (3)求相似度矩阵S,相似度矩阵的定义。相似度矩阵由权值矩阵得到,…
用java实现K-means算法,k-means聚类算法原理
1、从包含多个数据点的数据集D中随机取k个点,作为k个簇的各自的中心。 2、分别计算剩下的点到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇。 两个点之间的相异度大小采用欧氏距离公式衡量…
【scikit-learn】06:make_blobs聚类数据生成器
【scikit-learn】01:使用案例对sklearn库进行简单介绍 【scikit-learn】02:使用sklearn库进行统计学习 【scikit-learn】03:将sklearn库用于非监督性学习 聚类 【…