算法流程 层次聚类分为分裂法和凝聚法,分裂法由上向下把大的类别(cluster)分割,凝聚法由下向上对小的类别进行聚合,但是一般用的比较多的是由下向上的凝聚法。 下面只介绍凝聚法,分裂法和凝聚法类似: 1、将样本集中的所…
分类:聚类算法
scikit-learn之聚类算法之DBSCAN
算法流程 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)算法将聚类视为被低密度区域分隔的高密度区域。 …
K-均值聚类算法的原理与实现
K-均值聚类算法的原理与实现 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中,聚类方法几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好,本文主要介绍K-均值聚类的算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k…
聚类算法学习----之----sklearn.cluster.KMeans
class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_d…
聚类算法学习----之----sklearn.cluster.DBSCAN
class DBSCAN(BaseEstimator, ClusterMixin): """Perform DBSCAN clustering from vector array or distance matrix. …
文本聚类算法之K-means算法的python实现
一、算法简介 算法接受参数k,然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得的一个“中心对象”来进行…
文本聚类算法之一趟聚类(One-pass Cluster)算法的python实现
一、算法简介 一趟聚类算法是由蒋盛益教授提出的无监督聚类算法,该算法具有高效、简单的特点。数据集只需要遍历一遍即可完成聚类。算法对超球状分布的数据有良好的识别,对凸型数据分布识别较差。一趟聚类可以在大规模数据,或者二次聚…
文本聚类算法总结
文中的概念和定义部分摘自于百度百科和一些论文中,把我觉得写的不错的解释放上来供参考。 一、文本聚类定义 文本聚类主要是依据著名的聚类…
用户地理位置的聚类算法实现—基于DBSCAN和Kmeans的混合算法
原文地址:http://blog.csdn.net/jackaduma/article/details/5273473 1. 聚类算法简介 聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大;不同类对象之间的相似度尽可能地小。目…
模糊聚类算法(FCM)和硬聚类算法(HCM)的VB6.0实现及其应用
程序实现: 上面的公式看似复杂,其实我们关心的就是最后的5个计算步骤,这里说明一下,有的书上以隶属度矩阵的某一范数小于一定值作为收敛的条件,这也可,不过计算量稍微要大一点了…
Birch聚类算法
1.BIRCH算法概念 BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using H…
聚类算法的详解
占坑 资料如下: http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.cluster http://www.cnblogs.com/pin…