SimpleClassify.cpp：     [cpp:firstline[1]]  view plain copy /**  * @author bianz…

    核聚类与支持向量聚类    聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术[1]。作为一种常见的数据分析工具和无监督机器学习方法，聚类的目的是把数据集合分成若干类…

LVQ算法 LVQ是learning vector quantization的简称，是一种被称之为学习向量量化的算法。 其算法思想是通过找到一组原型向量来代表聚类的中心。而与其他的聚类算法不同，LVQ假设每个样本是有标签…

时间复杂度只跟循环次数有关，与循环里有多少条语句无关。 DBSCAN: density-based clustering：聚类参数：eps，min-samples（一个点在eps范围内有最小min-samples个点则定…

K-means算法介绍 设样本为X{x(1),x(2)……..} 首先在样本中随机选取k个聚类中心. 然后对除开聚类中心外的样本点计算到每个聚类中心的距离.将样本归类到距离样本中心最近的样本点.这便实现了最初的聚类 更新…

为什么要用k-modes算法 k-means算法是一种简单且实用的聚类算法，但是传统的k-means算法只适用于连续属性的数据集，而对于离散属性的数据集，计算簇的均值以及点之间的欧式距离就变得不合适了。k-modes作为…

k均值算法 从优化角度看待k均值算法 优缺点 k均值算法 k-means聚类又称k均值聚类。 给定N个数据点 {xn→∈RM,n=1,⋯,N} ，M是数据点的维度。现在希望把数据点聚类成K个簇。 算法： (1)初始化：在…

根据《机器学习实战》一书第十章学习k均值聚类算法和二分k均值聚类算法，自己把代码边敲边理解了一下，修正了一些原书中代码的细微差错。目前代码有时会出现如下4种报错信息，这有待继续探究和完善。 报错信息： Warning (…

最近需要用到层次聚类，发现在Matlab上很容易实现，下面是代码加详细注释 clear all clc close all mdist=input('输入坐标文件名字\n'); disp('读取数据坐标') %获取坐标 …

BIRCH 大规模数据聚类算法 BIRCH （Balanced  Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies） 是一种在特别大规模的数据集上进行分层聚…

　　聚类算法之划分方法聚类 　　1，原型聚类（划分方法）：给定一个n个对象的集合，划分方法构建数据的K个分区。大部分划分方法是基于距离的，所以只能发现球类簇。为了达到全局最优，K值需要全局遍历。计算量太大。普遍采用了流行…

  在之前的文章里，讨论了一些聚类算法的基本思路，并针对人为构造的数据进行了测试。然而，真实的数据毕竟不同于人工数据。在对现实数据进行聚类的时候，有时候不知道哪些特征才是最关键的，因此多少会掺杂一些无关的特征，这样，就会…