k-means clustering is a method of vector quantization, originally from signal processing, that is popular for …
分类:聚类算法
python实现层次聚类
1.层次聚类的简单介绍 层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解,直到某种条件满足或者达到最大迭代次数。具体又可分为: 凝聚的层次聚类(AGNES算法):一种自底向上的策略,首先将每个对象作为一个簇,然后合并这些原子簇为…
AP近邻传播聚类算法(Affinity Propagation)
Affinity Propagation (AP) 聚类是2007年在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离…
K-Means 聚类算法分析客户群价值
K-Means 算法是典型的基于距离的非层次聚类算法,在最小化误差函数的基础上将数据划分为预订的类树 K,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度越大。 度量样本之间的相似性最常用的是 欧几里得距…
LVQ聚类算法
LVQ算法 LVQ是learning vector quantization的简称,是一种被称之为学习向量量化的算法。 其算法思想是通过找到一组原型向量来代表聚类的中心。而与其他的聚类算法不同,LVQ假设每个样本是有标签…
python 实现 AP近邻传播聚类算法(Affinity Propagation)
Affinity Propagation (AP) 聚类是2007年在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离…
聚类算法之简单聚类算法(C++)
SimpleClassify.cpp: [cpp:firstline[1]] view plain copy /** * @author bianz…
机器学习实战——python实现k-means聚类算法
k-means聚类算法 k-means是发现给定数据集的k个簇的算法,也就是将数据集聚合为k类的算法。 算法过程如下: 1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的…
机器学习实战——python实现SOM神经网络聚类算法
算法基础 SOM网络结构 输入层:假设一个输入样本为X=[x1,x2,x3,…,xn],是一个n维向量,则输入层神经元个数为n个。 输出层(竞争层):通常输出层的神经元以矩阵方式排列在二维空间中,每个神经元都有一个权值向…
DBSCAN 聚类算法
DBSCAN 聚类算法 DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法,它能够发现任意形状的类别 (database 2),而 k k k-means 只能发现凸 (convex) 的形状 (database 1),同时 D…
【转】蚁群聚类算法及其源码[matlab]
上周忙着看公钥算法,基础要补的太多,看得晕晕的~~周末去了一趟河北,和博士一起去的,看到久违的“鸭子”,呵呵,大家改变都不大,鸭子现在做sp,我正好感兴趣,但他做的是固话的sp,主要是语音服务方面,呵呵,话题扯远了,于是…
ap(affinity propagation)聚类算法
今天学习了ap算法。 Affinity Propagation (AP) 聚类是2007年在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的…