K-means是一种无监督的学习,将相似的对象归到同一个簇中.可以将一批数据分为K个不同的簇,并且每个簇的中心采用簇中所含样本的均值计算而成. K-means算法的…
分类：聚类算法
【聚类算法】AP算法
AP通常被翻译为近邻传播算法，或者亲和力传播算法，是在2007年的science杂志上提出的一种新的聚类算法， 基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心，然后数据点两两之间连线构成一个网络（相似度矩阵），再通过网络中各…
聚类算法之K均值算法C++实现
本算法为聚类算法之K均值算法，基本原理如下 K-均值聚类算法 1.初始化：选择K个代表点 2.按欧式距离，把剩余点归入离自己最近的代表点的集合 3.计算每个集合的平均值点，作为新的K个代表点 4.…
算法——K均值聚类算法（Java实现）
1、用途：聚类算法通常用于数据挖掘，将相似的数组进行聚簇 2、原理：网上比较多，可以百度或者google一下 3、实现：Java代码如下 package org.algorithm; import java.util.A…
matlab中k-means聚类算法画点
只是需要用到matlab画图，在网上随便找了找 改了改 matlab内部直接就有k-means的 X=[39.55 116.24;41.48 123.25;38.55 121.36;43.54 125.19;45.44 …
Python【极简】聚类算法（KMeans+DBSCAN+MeanShift）
Python【极简】聚类算法（KMeans+DBSCAN+MeanShift） 链接：https://blog.csdn.net/Yellow_python/article/details/81461056?utm_so…
birch聚类算法的原理与实现
参考百度百科http://baike.baidu.com/link?url=LDYen7bEqt8o2l5mUrnZjQk1topFi36-MwLuhjuGf-1z4sQFtFq1xCEe0TCJwYVjGbu0C6cp…
文本挖掘之文本聚类算法之PAM（k-中心点）
PAM算法的原理： 选用簇中位置最中心的对象，试图对n个对象给出k个划分；代表对象也被称为是中心点，其他对象则被称为非代表对象；最初随机选择k个对象作为中心点，该算法反复地用非代表对象来代替代…
K-Means算法的C语言实现
一、聚类和聚类算法 聚类，就是将数据对象划分成若干个类，在同一个类中的对象具有较高的相似度，而不同的类相似度较小。聚类算法将数据集合进行划分，分成彼此相互联系的若干类，以此实现对数据的深入分析和数据价值挖掘的初步处理阶段…
FCM聚类算法
之前提到了K均值算法，多数讨论认为K均值与硬C均值（HCM）算法本质相同。在HCM的基础上加入了对聚类簇的模糊划分，引入了隶属度来提升算法性能。 import copy,math,random,time,sys impo…
基于K-means聚类算法的入侵检测系统的设计
基于K-means聚类算法的入侵检测系统的设计 今天给大家讲述的是K-means聚类算法在入侵检测系统中的应用首先，介绍一下 聚类算法 将认识对象进行分类是人类认识世界的一种重要方法，比如有关世界的时间进程…
浅析K均值聚类和EM最大期望算法本质
有时候需要琢磨算法为什么奏效？背后到底有什么原因？什么时候算法会失效？这些问题都搞明白了，才算真正理解了算法。这里我想探讨一下K均值和EM算法背后深层的东西。 如果把来自不同样本类型的两组数据样本混在一起，…
