算法描述 输入:簇的数目k和包含n个对象的数据库。 输出:k个簇,使平方误差准则最小。 算法步骤: 1.为每个聚类确定一个初始聚类中心,这样就有K 个初始聚类中心。 2.将样本集中的样本按照最小距离原则分配到最邻近聚类 …
分类:聚类算法
无监督聚类算法该如何评价
学过机器学习的小伙伴应该都很清楚:几乎所有的机器学习理论与实战教材里面都有非常详细的理论化的有监督分类学习算法的评价指标。例如:正确率、召回率、精…
深入浅出——基于密度的聚类方法
本文原作者: 微信公众号“ 燕哥带你学算法”团队的 祝烨 博士,目前在墨尔本从事博士后研究。 “The observation of and the search forsimilarities and differen…
聚类算法——python实现学习向量量化(LVQ)算法
算法思想 学习向量量化算法和K均值算法类似,是找到一组原型向量来聚类, 每一个原型向量代表一个簇,将空间划分为若干个簇,从而对于任意的样本,可以将它划入到与它距离最近的簇中。特别的是LVQ假设数据样本带有类别标记,可以用…
聚类算法——python实现密度聚类(DBSCAN)
算法思想 基于密度的聚类算法从样本密度的角度考察样本之间的可连接性,并基于可连接样本不断扩展聚类簇得到最终结果。 几个必要概念: ε-邻域:对于样本集中的xj, 它的ε-邻域为样本集中与它距离小于ε的样本所构成的集合。 …
聚类算法——python实现层次聚类(AGNES)
算法思想 层次聚类是在不同层次上对数据进行划分,从而形成树状的聚类结构。 AGNES算法是自底向上的层次聚类算法。开始时将数据集中的每个样本初始化为一个簇,然后找到距离最近的两个簇,将他们合并,不断重复这个过程,直达到到…
聚类算法——python实现SOM算法
算法简介 SOM网络是一种竞争学习型的无监督神经网络,将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的邻近神经元。 训练过程简述:在接收到训练样本后,每个输出层神经元会计算该样本与自身携带的权向量之间的距离,距离最近的神经元…
聚类分析之模糊C均值算法核心思想
聚类分析中存…
聚类分析之k-prototype算法解析
K-prototype是处理混合属性聚类的典型算法。继承Kmean算法和Kmode算法的思想。并且加入了描述数据簇的原型和混合属性数据之间的相异度计算公式。 常规定义:X={X1,X2,X3………Xn}表示数据集(含有n…
基于密度的optics聚类分析算法
DBSCAN有一些缺点,如:参数的设定,比如说阈值和半径 这些参数对结果很敏感,还有就是该算法是全局密度的,假若数据集的密度变化很大时,可能识别不出某些簇。如下图: 核心距离:假定P是核心对象,…
K-Mean聚类算法+C语言代码
K-Mean聚类算法+C语言代码: 实现步骤: 1. 确定分的簇数K; 2. 随机选择K个簇作为数据的计算中心,即随机选取质心; 3. 用欧式距离计算每组数据到中心的距离,将距离最短的对应纳入对应簇 Crowd[labl…
K-means聚类算法初探
K-means聚类算法初探 数据聚类是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域内都被广泛地应用,包括机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析、信息检索以及生物信息等。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多…