文本聚类 聚类算法常见的包括：K-means，hierarchy clustering等，虽然都是非监督的，但是K-means预先要定K（也就是类别）的值，聚类的结果也极大的依赖于K的值，当然还依赖于初始类别中心的位置，…

最近做聚类实验，实现了几个简单的聚类算法，其中基于最大最小的顺序聚类算法MBSAS就不贴了，受异常点影响很大，其实这个也很好理解，因为选最大距离进行分类(MBSAS先确定类，再根据类里的向量将剩下的样本分到某个类中)的时…

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Collections…

聚类算法属于无监督学习范畴，通常用于群组发现和离群点检测。为了便于记忆，简单的将韩家炜《数据挖掘：概念与技术》简单的总结为四种：基于距离，基于密度，基于层次，基于网格。 1. 基于原型 基于原型的聚类方法，通常认为我们能…

               Chinese Whispers-一个有效的图聚类算法及其在自然语言处理问题中的应用    …

聚类算法之层次聚类算法和应用举例 1.假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤： 1、（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度； 2、寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为…

#-*-coding:utf-8-*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets x1,y1=data…

1.在本实例中，如果想将代码直接运行需注意以下几点： Python版本3.X（本人使用的是Python 3.6） numpy版本 1.13.3（其他版本未实验） scipy版本 0.19.1（其他版本未实验） matpl…

问题描述：一堆二维数据，用kmeans算法对其进行聚类，下面例子以分k=3为例。 原数据： 1.5,3.1 2.2,2.9 3,4 2,1 15,25 43,13 32,42 0,0 8,9 12,5 9,12 11,8…

高斯混合模型聚类算法 概念：混合高斯模型就是指对样本的概率密度分布进行估计，而估计的模型是几个高斯模型加权之和（具体是几个要在模型训练前建立好）。每个高斯模型就代表了一个类（一个Cluster）。对样本中的数据分别在几个…

通过K-均值聚类算法对图像进行分割。 二．算法概要 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景）。它们一般对应图像中特定的、具…

国内外研究现状：处理海量数据难处在于数据量过大，不可能一次性将所有的数据都放入 内存，所以将会导致多次读取磁盘，这样严重影响聚类算法的性能。目前有三种比较流行的方法来解决这个问题。一是从数据集中选取合适的子集来进行聚类，…