算法 概括 优缺点 k-means 每次从类中求均值作为中心点用到了EM的思想目标是最小化sum of squared error 要求预设k值易受噪音和离异点的影响 对不规则形状的类聚类效果不好不保证全局最优 k-me…
分类:聚类算法
聚类算法总结 - Hierarchical Clustering
算法 概括 优缺点 AGNES 典型的凝聚式层次聚类 DIANA 典型的划分式层次聚类 划分式层次聚类的复杂度比凝聚式的大得多,所以较为少用。 CURE 用到了kd-tree跟heap。合并两个类的时候,先选若干well…
机器学习算法:决策树、聚类算法和回归理解
在这篇文章中我将介绍三大类的机器学习算法,针对大范围的数据科学问题,相信你都能满怀自信去解决。 在接下来的文章中,我们将讨论决策树、聚类算法和回归,指出它们之间的差异,并找出如何为你的案例选择最合适的模型。 有监督的学习…
Kmeans聚类算法及其matlab源码
本文介绍了K-means聚类算法,并注释了部分matlab实现的源码。 K-means算法 K-means算法是一种硬聚类算法,根据数据到聚类中心的某种距离来作为判别该数据所属类别。K-means算法以距离作为相似度测度…
python实现k-means聚类算法--可用
K-means聚类算法 算法优缺点: 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,…
Java实现k-means聚类算法
需求 对MySQL数据库中某个表的某个字段执行k-means算法,将处理后的数据写入新表中。 源码及驱动 http://download.csdn.net/download/xiaobuding007/10203673 …
文本聚类算法介绍
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JAVA实现K-means聚类
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聚类算法实践(一)——层次聚类、K-means聚类
摘要: 所谓聚类,就是将相似的事物聚集在一 起,而将不相似的事物划分到不同的类别的过程,是数据分析之中十分重要的一种手段。比如古典生物学之中,人们通过物种的形貌特征将其分门别类,可以说就是 一种朴素的人工聚类。 R…
基于密度的聚类算法(Clustering by fast search and find of density peaksd)
一、概述 “Clustering by fast search and find of density peaks”(下面简称CFDP)是在《Science》期刊上发表的的一篇论文,论文中提出了一种非常巧妙的聚类算法-基…
scikit-learn之聚类算法之Affinity Propagation
基本概念 exemplar:聚类的中心点; s(i,k):样本 i 和样本 k 之间的相似度,初始化时会有一个相似度矩阵; preference:偏好参数,相似度矩阵中横轴纵轴索引相同的点,如s(i,i),表示数据点 i…
scikit-learn之聚类算法之Mean Shift
Mean Shift 算法通过更新质心的候选位置为 所选定区域 的偏移均值。 然后,这些候选者在后处理阶段被过滤以消除近似重复,从而形成最终质心集合。 算法流程 1、在指定的区域内计算偏移均值(如下图的黄色的圈); 2、…