目录 一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 2、层次聚类的流程 3、层次聚类的优缺点 二、python实现 1、sklearn实现 2、scipy实现 树状图分类判断 一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分…
分类:聚类算法
关于聚类算法Kmeans/K-mediods/层次聚类/OPTICS较为详细的介绍
K-means算法 将一群物理对象或者抽象对象的划分成相似的对象类的过程。其中类簇是数据对象的集合,在类簇中所有的对象都彼此相似,而类簇与类簇之间的对象是彼此相异。 …
《机器学习实战》KMeans均值聚类算法
一、引言 聚类是一种无监督学习,对一些没有标签的数据进行分类。 二、K均值聚类算法 2.1 算法过程: 随机确定K个初始点为质心(簇个数k由用户给定),计算数据集中每个点到每个质心的距离 本次采用的是欧式距离, 然后将数…
聚类算法评价指标:Purity、NMI、MI、entropy、precision、recall、F值、RI值
不得不吐槽一下,Scala真的是一门奇葩的语言,太强大了,只要你好好思考,写出来的代码绝对很漂亮,瞬间感觉java太low了。 package Utils import com.google.common.math.{D…
python实现谱聚类,NJW算法
代码中有注释: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from numpy import linalg as LA fro…
谱聚类(Spectral Clustering)算法
谱聚类算法由于其算法流程简单、计算简洁与 Kmeans 算法相比不容易陷入局部最优解,能够对高维度、非常规分布的数据进行聚类。谱聚类算法是利用图谱理论来进行算法分析,思想是把数据分析问题看成是图的最优分割问题,将数据样本…
聚类算法之CHAMELEON(Java实现)
CHAMELEON是一种两阶段聚类法。第一阶段把点分成很多小的簇;第二阶段根据相近程度合并这些小的簇。第一阶段采用K最邻近法,即把一个点和它最邻近的K个点连接起来。第二阶段计算任意两个簇的互连性RI和紧密性RC,当两个指…
半监督密度聚类算法(自动寻找聚类中心)
半监督密度聚类算法(1) 本算法为小编自己提出,只是实现了初步的想法,但是实际的实验效果并不是很好,在开始半监督话题之前,有几点是读者需要了解的,首先是半监督算法,然后是关于密度聚类算法的一些知识。 什么是半监督算法,半…
K-means算法原理与R语言实例
聚类是将相似对象归到同一个簇中的方法,这有点像全自动分类。簇内的对象越相似,聚类的效果越好。支持向量机、神经网络所讨论的分类问题都是有监督的学习方式,现在我们所介绍的聚类则是无监督的。其中,K均值(K-means)是最基…
【ML】K均值聚类算法 (K-means Clustering)
Intro Algo Ref Intro k-means clustering is a method of vector quantization, originally from signal processing,…
聚类算法之Kmeans (Java实现)
聚类算法之Km…