写在前面的话 难道最近这种文章看的人比较多,unbelievable! 因为觉得这些都是特别老的算法,应该别人会不怎么看的,但是没想到,我觉得有意思的文章反倒是没有人看,觉得就是很多东西不写,想要回顾的时候自己的记忆又没…
分类:聚类算法
基于GPU的K-Means聚类算法
聚类是信息检索、数据挖掘中的一类重要技术,是分析数据并从中发现有用信息的一种有效手段。它将数据对象分组成为多个类或簇,使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别很大。作为统计学的一个分支和一种无监督…
机器学习(三)--- 聚类算法详解
聚类分析是对无标注的数据无监督的进行划分的方法。按照聚类分析实用的方法划分,可以分为划分方法、层次方法、密度方法和网格方法。 具体的聚类分析方法和他们对应的方法分为: 划分方法:k-means, k-medoids, C…
聚类算法(一):k-均值 (k-means)算法
首先确保你在动手写代码之前已经了解什么是聚类分析。 k-均值算法—-一种基于形心地技术的聚类算法。k-均值算法的英文名是k-means,那么这个算法是怎么工作的呢? k-均值算法把簇的形心定义为簇内点的均值。…
聚类算法(二):DBSCAN算法
首先确保你在动手写代码之前已经了解什么是聚类分析。 DBSCAN算法—-一种基于密度的聚类算法。DBSCAN算法是如何发现簇的呢? 1.首先,给定数据集D中的所有对象都被标记为unvisited 2.随机的选…
聚类效果好坏的评价指标
原文标题: 《Understanding of Internal Clustering Validation Measures》 发表在2010IEEE International Conference on Data …
核聚类与支持向量聚类
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…
Fuzzy c-means (FCM)聚类算法
算法原理 允许同一数据属于多个不同的类。该算法(developed by Dunn in 1973 and improved by Bezdek in 1981)经常用于模式识别,基于最小化 下列目标函数: …
适合大数据的聚类算法Mini Batch K-Means
K-Means算法是常用的聚类算法,但其算法本身存在一定的问题,例如在大数据量下的计算时间过长就是一个重要问题。为此,Mini Batch K-Means,这个基于K-Means的变种聚类算法应运而生。 大数据量是什么量…
python实现简单的kmeans聚类算法
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…
R语言聚类算法之k均值聚类(K-means)
1.原理解析: 随机选取k(预设类别数)个样本作为起始中心点,将其余样本归入相似度最高中心点所在簇(cluster),再确立当前簇中样本坐标的均值为新的中心点,一次循环迭代下去,直至所有样本所属类别不再变动. 2.在R语…
R语言聚类算法之k中心聚类(K-medoids)
1.原理解析: 针对K-均值算法易受极值影响这一缺点的改进算法.在原理上的差异在于选择个类别中心点时不取样本均值点,而在类别内选取到其余样本距离之和最小的样本为中心。 2.在R语言中的应用 k中心聚类(K-medoids…