数据分析之聚类算法 1. 什么是聚类算法 所谓聚类，就是比如给定一些元素或者对象，分散存储在数据库中，然后根据我们感兴趣的对象属性，对其进行聚集，同类的对象之间相似度高，不同类之间差异较大。最大特点就是事先不确定类别。 …

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） 均值偏移(mean shift)是一个非参数特征空间分析技术，用来寻找密度函数的最大值点。它的应用领域包括聚类分析和图像处理等。 均值偏移…

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） 在统计和数据挖掘里，affinity propagation(AP)是一种基于数据点之间的“信息传递”的聚类算法。与k-means等其它聚…

kmeans算法未调用库，使用基本数据结构实现   1.     对于给定的图片IMGP8080.jpg，要求把河流部分划分出来。可以采用以下方法：在该图像中分…

1 聚类分析 1.1 相似度与距离度量 1.2 聚类算法 及 划分方法 2 聚类模型评估（优缺点） 3 K-means 在 sklearn方法 4 确定K值–肘部法则–SSE 5 模型评估指标–轮廓系数法–最近簇 5.1…

        K-means与FCM都是经典的聚类算法，K-means是排他性聚类算法，即一个数据点只能属于一个类别，而FCM只计算数据点与各个类别的相似度。可理解为：对任一个数…

K均值聚类算法，基于目标最小化策略算法可以首先从给定的数据集中，随机选择k个数据对象作为k个簇的初始聚类中心，且每个聚类中心点对应于一个聚类；对剩余的数据对象，计算它们与各个簇中心点的距离，将它们指派到离其最近的簇中；最…

 将数据库中的对象进行聚类是聚类分析的基本操作，其准则是使属于同一类的个体间距离尽可能小，而不同类个体间距离尽可能大，为了找到效率高、通用性强的聚 类方法人们从不同角度提出了近百种聚类方法，典型的有K-mean…

本文记录了几种主流的聚类算法的评价指标。主要参考文献：《机器学习》-周志华。 其中，我们重点关注聚类精度（ AC ）这种评价指标的原理及实现。 大体上，聚类算法的评价指标分为两种， 0） 外部评价指标 1） 内部评价指标…

AP聚类算法： AP算法在开始时，将所有的节点都看成潜在的聚类中心，然后通过节点之间的通信找到最合适的聚类中心。 输入为节点间的相似度矩阵S： 其中S(i，j)表示节点i与节点j之间的相似度，也表明了j作为i的聚类中心的…

上面的博客的算法都是有监督学习的算法，即对于每个数据我们都有该数据对应的标签，数据集的形式如下： 而今天我们学习的算法是一种无监督学习的算法——聚类，该算法中的每个数据没有标签，数据集的形式如下： K-均值聚类 k-均值…

K-means聚类算法的一般步骤： 初始化。输入基因表达矩阵作为对象集X，输入指定聚类类数N，并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心。设定迭代中止条件，比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限。 进行迭代。根据相似度准…