很不错,给我很大的启发 原文地址:初识聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN 作者:Intergret 聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组(簇)。其目标是,组内的对象相互之间是相似…
分类:聚类算法
聚类分析的K均值算法(Python实现)
聚类分析的K均值算法(Python实现) 聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据分组。其目标是,组内的对象之间是相似的,而不同组中的对象是不同的。 K均值用于n维空间中的对象…
k-means 的原理,优缺点以及改进
K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优…
Scala语言实现Kmeans聚类算法
Kmeans算法是一种简单的聚类算法,现在仍然广泛使用,其优点就是收敛速度快,人为干涉少,但是缺点也很明显:需要提前了解K值,以及聚类结果不稳定, 其原理可以参照: http://blog.csdn.net/…
GMM聚类算法的实现
单高斯分布 多维变量X服从高斯分布时,它的概率密度函数PDF为: x是维度为d的列向量,u是模型期望,Σ是模型方差。在实际应用中u通常用样本均值来代替,Σ通常用样本方差来代替。很容易判断一个样x本是否属于类别C。因为每个…
DBSCAN聚类算法的实现
参考wiki https://en.wikipedia.org/wiki/DBSCAN DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise…
birch聚类算法的原理与实现
参考百度百科http://baike.baidu.com/link?url=LDYen7bEqt8o2l5mUrnZjQk1topFi36-MwLuhjuGf-1z4sQFtFq1xCEe0TCJwYVjGbu0C6cp…
isodata聚类算法的实现
ISODATA算法是在k-均值算法的基础上,增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作,并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。迭代次数会影响最终结果,迭代参数选择很重要。 算法步骤 如下: ①初始…
K-means(K-均值)聚类算法
划分方法 聚类分析最简单、最基本的版本是划分,它把对象组织成多个互斥的簇。这一方法,要求每个对象必须/恰好属于每一个簇。(事实上,我们应该知道,这个要求是很不合理的,因为它忽略了离群点,假若把噪声数据强行划分在簇里,那势…
BIRCH:使用聚类特征树(CF-树)的多阶段聚类算法
BIRCH算法是在凝聚和分裂算法之后发展起来的。它克服了凝聚聚类算法一些存在的劣势。 BIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况。它运行速度很快,只需要单遍扫描数据集就能进行有效的聚类。 这得益于它采用的一…
Chamelon(变色龙)多阶段层次聚类算法
Chamelon是一种层次聚类算法,它采用动态建模来确定一对簇之间的相似度,从而实现聚类。 这里我们重点关注动态建模这个词? 那么,何为动态建模呢? 要回答这个问题,我们首先要搞清楚簇的相似度依据是什么。 在Chamel…
DBSCAN(基于高密度聚类的)算法
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法,能够将具有足够高密度的区域…