KMeans聚类是目前应用比较广泛的无监督聚类方法。 但是存在下面两个问题: 1.初始簇的选择,一般python调用Kmeans包的时候是随机生成初始簇,但是存在一些问题。这个以后再做相信分析。 2.现在遇到的一个问题是…
分类:聚类算法
基于距离的地图聚类算法, Java实现
前些日子项目需要做一个地图聚类的功能, 一开始做了使用了 commons-maths的 DBScan算法来实现。但实测效果并不理想, 后来同事Judy发来一个基于固定距离的聚类算法, 从geo points的聚类这个视点…
聚类算法--层次聚类 Hierarchical clustering学习
对于传统的k-means算法,需要手动指定分类的数目k和初始化质心,这两个值的指定对于聚类结果是有很大的影响的。 维基:https://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_cluster…
聚类算法系列--聚类的性能评估Clustering performance evaluation
博客:https://blog.csdn.net/sinat_33363493/article/details/52496011, htt…
聚类算法小结
聚类算法小结 【聚类定义】 聚类定义: 聚类算法将一系列文档聚团成多个子集或簇(cluster),其目标是建立类内紧密、类间分散的多个簇。换句话说,聚类的结果要求簇内的文档之间要尽可能相似,而簇间的文档之间则要尽可能不相…
[数据挖掘] k-means聚类 算法进行图像分割
基于k-means算法的图像分割 k-means 简单描述 算法: 使用场景: 优缺点: 优点: 缺点 基于k-means的图像分割 算法步骤 效果 : 初始化1: 初始化2: 初始化3: 完整代码: k-means 简…
DBSCAN聚类算法
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法(density-based clustering),这类算法是从样本密度的角度出发考察样本之间的连接性,通过可连接样本的不断扩展得到聚类簇。DBSCAN算法(Density-Ba…
预测型数据分析:聚类算法(k均值、DBSCAN)
本节课程的内容是聚类算法,主要介绍的是k均值和DBSCAN两个聚类算法,在了解过其基本的原理之后,就可以开始相应的实践操作 聚类: 在样本中寻找自然集群,事先是不知道存在哪些集群的。聚类是无监督学习,本质是探索数据的结构…
matlab中的聚类算法
matlab中的聚类算法在很多数模题目中都会使用到,今天我看了matlab官网的视频,对聚类算法的一些基本知识和代码进行总结。 在进行聚类结果的输出前,可以根据轮廓值的大小,来判断合适的聚类数。 1、kmeans聚类 k…
鸢尾花三种聚类算法(K-means,AGNES,DBScan)的python实现
一.分散性聚类(kmeans) 算法流程: 1.选择聚类的个数k. 2.任意产生k个聚类,然后确定聚类中心,或者直接生成k个中心。 3.对每个点确定其聚类中心点。 4.再计算其聚类新中心。 5.重复以上步骤直到满足收敛要…
K-Means(K均值)聚类算法的MATLAB实现
最近在学习 k-means聚类算法,网上有很多关于用MATLAB对这一算法的实现,下面对这一知识点进行了总结,希望大家可以采纳,欢迎留言。 在聚类分析中希望能有一种算法能够自动的将相同的元素分为紧密关系的子集或簇。聚类属…
机器学习:k-means聚类算法+算法优化
第六章:机器学习course02:k-means聚类算法 标签(空格分隔): 10-机器学习 −−−by:朱世新 − − − b y : 朱 世 新 1 课题导入 1.1 k-means常见的应用场景 1.2 k-mea…