1.原理解析: 1.从数据集中选择一个未处理的样本点 2.以1为圆心,做半径为E的圆,由于圆内圈入点的个数为3,满足密度阈值Minpts,因此称点1为核心对象(黑色实心圆点),且将圈内的4个点形成一个簇,其中点1直接密度…
分类:聚类算法
R语言聚类算法之期望最大化聚类(Expectation Maximization Algorithm)
1.原理解析: 它将数据集看作一个含有隐性变量的概率模型,并以实现模型最优化,即获取与数据本身性质最契合的聚类方式为目的,通过”反复估计”模型参数找到最优解,同时给出相应的最优类别k.而”反复估计”的过程即是EM算法的精…
K-means聚类算法及其MATLAB实现
参考: http://www.csdn.net/article/2012-07-03/2807073-k-means http://www.cnblogs.com/zhzhang/p/5437778.html http:…
聚类算法——k-means算法
数据挖掘 数据挖掘(Data Mining,DM)是从大量数据中提取信息以查看隐藏的知识并便于将其用于实时应用程序。 DM有多种用于数据分析的算法。用于分析的一些主要DM技术是聚类,关联,分类等。聚集是用于探索性数据分析…
聚类算法——k-medoids算法
引言 上一篇文章我们了解了k-means算法,在文章末尾指出k-means算法对于异常值十分敏感,因为具有极大值的对象可能会产生严重扭曲的数据分布。因此我们可以使用k-medoids算法,它是集群中位于最中心的对象,而不…
聚类算法概述(k-Means++/FCM/凝聚层次聚类/DBSCAN)
欢迎光临我的博客:HaoyuHu’s Blog 参考自初识聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN,模糊聚类FCM算法。 近期做完了labmu的tunet3.0,总算有时间学习一些东西了。目前想学的有聚类分析、图像识…
聚类分析方法——划分聚类
1. 划分聚类 其实从某种角度讲,划分聚类是完全不用赘述的一种聚类方法,可能也是最常见的聚类算法了。著名的k-means算法就是个中典型。这次的内容主要是通过k-…
聚类算法——K-means, K-means++, KNN, GMM,
K-means 算法思想: 1.初始化聚类个数及中心点。人为给定。 2.划分数据到每个类。计算样本数据到各聚类中心的距离(欧式距离或其他距离等),把每个样本划分到最近的类中。 3.重新计算类中心点。一般是求坐标平均值。 …
聚类及聚类算法的分类
一、聚类 1、聚类概念 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一…
机器学习总结(十):常用聚类算法(Kmeans、密度聚类、层次聚类)及常见问题
任务:将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集。 性能度量:类内相似度高,类间相似度低。两大类:1.有参考标签,外部指标;2.无参照,内部指标。 距离计算:非负性,同一性(与自身距离为0),对称性,直递性(三角不等式…
数据流聚类算法
1.数据流 数据流的产生:实时监控系统、气象卫星遥感、网络通信量监测和电力供应网等 数据流的特点:海量的(massive)、时序的(temporally ordered)、快速变化的和潜在无限…
K-means算法原理以及应用(R)
K-means是一种无监督学习算法,是聚类算法中最简单的一种了。不同与一些分类的监督学习算法,比如逻辑回归、SVM、随机森林等,k-means聚类无需给定Y变量,只有特征X。下面是k-means算法原理及思想。 &nbs…